opencv多边形逼近轮廓cvApproxPoly的运用

1）cvApproxPoly：使用多边形去逼近轮廓，使顶点数目变少。

CVAPI(CvSeq*)  cvApproxPoly( const void* src_seq, int header_size, CvMemStorage* storage,

int method, double parameter, int parameter2 CV_DEFAULT(0));

CvSeq*             返回值对应第一个 轮廓（可用h_next和v_next访问其他轮廓）

src_seq            要处理的目标序列

header_size    为返回结果指定头结构大小

storage             为返回结果指定新的内存存储器

method             算法：目前只有CV_POLY_APPOX_DP

parameter        逼近算法参数，指定逼近精度，曲线1、n

parameter2      逼近算法参数。若为0，只处理src_seq指向的轮廓。1则处理整个双向链表中的所有轮廓。

（h_next和v_next可达的）

2）CvTreeNodeIterator：序列树

typedef struct CvTreeNodeIterator
{
    const void* node;   //结点
    int level;                 //树的当前深度
    int max_level;//最大深度
}
CvTreeNodeIterator;

代码：

#include<cv.h> 
#include<highgui.h> 
   
int main() 
{ 
    IplImage* src = NULL; 
    IplImage* img = NULL; 
    IplImage* dst = NULL;   
    CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage (0); 
    CvMemStorage* storage1 = cvCreateMemStorage (0); 
    CvSeq* contour = 0; 
    CvSeq* cont; 
    CvSeq* mcont; 
   
    src = cvLoadImage ("a4.jpg", 1); 
    img = cvCreateImage (cvGetSize(src), IPL_DEPTH_8U, 1); 
    dst = cvCreateImage (cvGetSize(src), src->depth, src->nChannels); 
    cvCvtColor (src, img, CV_BGR2GRAY); 
    cvThreshold (img, img, 100, 200, CV_THRESH_BINARY); 
       
    cvFindContours (img, storage, &contour, sizeof(CvContour), CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);     
    if (contour) 
    { 
        CvTreeNodeIterator iterator; 
        cvInitTreeNodeIterator (&iterator, contour,  1); 
        while (0 != (cont = (CvSeq*)cvNextTreeNode (&iterator))) 
        { 
            mcont = cvApproxPoly (cont, sizeof(CvContour), storage1, CV_POLY_APPROX_DP, cvContourPerimeter(cont)*0.02,0); 
            cvDrawContours (dst, mcont, CV_RGB(255,0,0),CV_RGB(0,0,100),1,2,8,cvPoint(0,0)); 
        } 
    }  
    cvNamedWindow ("Contour", 1); 
    cvShowImage ("Contour", dst); 
cvSaveImage("result.jpg",dst);  
    cvWaitKey (0); 
   
    cvReleaseMemStorage (&storage); 
    cvReleaseImage (&src); 
    cvReleaseImage (&img); 
    cvReleaseImage (&dst);   
    return 0; 
} 

结果：

输入原图：

输出结果：