opencv学习笔记二十三：最小外接矩形和圆

步骤：将一幅图像先转灰度，再canny边缘检测得到二值化边缘图像，再寻找轮廓，轮廓是由一系列点构成的，要想获得轮廓的最小外接矩形，首先需要得到轮廓的近似多边形，用道格拉斯-普克抽稀（DP）算法，道格拉斯-普克抽稀算法，是将曲线近似表示为一系列点，并减少点的数量的一种算法。
该算法实现抽稀的过程是：
1）对曲线的首末点虚连一条直线，求曲线上所有点与直线的距离，并找出最大距离值dmax，用dmax与事先给定的阈值D相比： 
2）若dmax

　 若dmax≥D，保留dmax对应的坐标点，并以该点为界，把曲线分为两部分，对这两部分重复使用该方法，即重复1），2）步，直到所有dmax均

#include
using namespace cv;
using namespace std;

int value = 60;
RNG rng(1);
Mat src,gray_img,canny_img,dst;
void callback(int, void*);
int main(int arc, char** argv){	
	src = imread("2.jpg");	
	namedWindow("input",CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input", src);
	cvtColor(src, gray_img, CV_BGR2GRAY);
	namedWindow("output", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	createTrackbar("threshold", "output", &value, 255, callback);
	callback(0, 0);
	waitKey(0