C++ 如何强制approxPolyDP（）仅返回最佳的4个角点？-Opencv 2.4.2

这个问题说明了一切

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我有一些等高线，我想从中得到最好的四边形，你必须使用嵌套区间的方法为

epsilon

找到一个合适的值，因为点的数量随着

epsion

的减少而增加。但可能无法达到4个角点的值，因为在一定的ε值下，点的数量可能从3跳到5

如果要排除这种情况，可能需要自己实现Ramer–Douglas–Peucker算法并对其进行修改，以便返回给定数量的点。（顺便说一句，您要求的是“最佳”4个角。您必须指定最佳的含义。

approxPolyDp（）

并不要求最佳解决方案！）

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除此之外，我认为没有办法强制

approxPolyDP（）

返回4分

我对圆角卡有一个问题，即使我得到

approxPolyDP（）

只返回4个点/边，它也从来不是最好的，因为经常选择“角”来更接近这些圆角。我的解决方案是增加沿着拐角返回的点数，然后我的问题允许我相对安全地假设找到的四条最长边代表边。将这四条最长的边按顺序排列，找出每对边的交点，就得到了四边形的点

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作为奖励，您已经有了长度，因此您可以按正确的顺序将点输入透视变换，这样它就不会被挤压和拉伸到错误的方向。

我相信您可以对

ε

值执行二进制搜索，以找到最佳简化

守则：

def simplify_contour(contour, n_corners=4):
    '''
    Binary searches best `epsilon` value to force contour 
        approximation contain exactly `n_corners` points.

    :param contour: OpenCV2 contour.
    :param n_corners: Number of corners (points) the contour must contain.

    :returns: Simplified contour in successful case. Otherwise returns initial contour.
    '''
    n_iter, max_iter = 0, 100
    lb, ub = 0., 1.

    while True:
        n_iter += 1
        if n_iter > max_iter:
            return contour

        k = (lb + ub)/2.
        eps = k*cv2.arcLength(contour, True)
        approx = cv2.approxPolyDP(contour, eps, True)

        if len(approx) > n_corners:
            lb = (lb + ub)/2.
        elif len(approx) < n_corners:
            ub = (lb + ub)/2.
        else:
            return approx

def simplify_轮廓（轮廓，n_角=4）：
'''
二进制搜索最佳“epsilon”值以强制轮廓
近似值正好包含“n_角点”点。
：参数轮廓：打开CV2轮廓。
：param n_corners：轮廓必须包含的角数（点）。
：返回：成功案例中的简化轮廓。否则返回初始轮廓。
'''
n_iter，max_iter=01100
lb，ub=0,1。
尽管如此：
n_iter+=1
如果n_iter>max_iter：
回程曲线
k=（磅+磅）/2。
eps=k*cv2.弧长（等高线，真）
近似值=cv2.近似聚合度（轮廓、eps、真实值）
如果长度（近似值）>n_角：
磅=（磅+磅）/2。
elif透镜（近似值）

这是个不错的方法。