opencv多边形轮廓等距缩放

opencv多边形按像素放大或缩小，可用于缩放提取后的轮廓

代码示例如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-
'''
@File    :   多边形等距缩放.py
@data    ：2021/7/5 15:53
@Desciption :
@Version  :
@License :
'''import cv2
import numpy as np
def scale(data, sec_dis):"""多边形等距缩放Args:data: 多边形按照逆时针顺序排列的的点集sec_dis: 缩放距离Returns:缩放后的多边形点集"""num = len(data)scal_data = []for i in range(num):x1 = data[(i) % num][0] - data[(i - 1) % num][0]y1 = data[(i) % num][1] - data[(i - 1) % num][1]x2 = data[(i + 1) % num][0] - data[(i) % num][0]y2 = data[(i + 1) % num][1] - data[(i) % num][1]d_A = (x1 ** 2 + y1 ** 2) ** 0.5d_B = (x2 ** 2 + y2 ** 2) ** 0.5Vec_Cross = (x1 * y2) - (x2 * y1)if (d_A * d_B==0):continuesin_theta = Vec_Cross / (d_A * d_B)if (sin_theta==0):continuedv = sec_dis / sin_thetav1_x = (dv / d_A) * x1v1_y = (dv / d_A) * y1v2_x = (dv / d_B) * x2v2_y = (dv / d_B) * y2PQ_x = v1_x - v2_xPQ_y = v1_y - v2_yQ_x = data[(i) % num][0] + PQ_xQ_y = data[(i) % num][1] + PQ_yscal_data.append([Q_x, Q_y])return scal_datadata = [[454 , 76],[448 ,78],[444,  81],[440 , 85],[438,  90],[437,  96],[436 ,101],[434, 107],[432 ,112],[431 ,117],[430 ,123],[429, 129],[428, 134],[427, 140],[427, 145],[427, 151],[427 ,157],[427 ,163],[427, 169],[427, 175],[427, 181],[427, 187],[428, 193],[428 ,199],[429, 204],[429, 210],[429 ,216],[430, 222],[431, 227],[431, 233],[431, 239],[432, 245],[433, 250],[434, 256],[435 ,261],[436 ,267],[437 ,272],[438, 278],[439, 283],[441, 289],[442, 294],[443, 300],[445, 305],[446, 310],[448, 316],[450, 321],[453, 330],[461, 334],[466, 336],[471, 338],[477 ,340],[482, 340],[488, 341],[494, 341],[500, 341],[506 ,341],[511 ,340],[517, 339],[523 ,338],[528, 337],[533, 335],[539, 333],[544, 331],[549, 329],[553, 326],[558, 322],[562, 318],[566, 313],[568, 308],[569, 303],[570, 297],[570, 291],[569, 285],[569, 280],[568, 274],[567, 268],[566 ,263],[566 ,257],[564 ,252],[564 ,246],[562, 241],[561, 235],[560, 230],[560, 224],[558 ,219],[558, 213],[556, 207],[555, 202],[554, 196],[553, 191],[552, 185],[550, 180],[549, 174],[548, 169],[547 ,164],[545 ,158],[543 ,153],[541 ,148],[539 ,143],[536 ,138],[533 ,133],[530, 128],[528 ,124],[524 ,119],[520 ,115],[515, 111],[511, 108],[506 ,106],[501 ,104],[495 ,102],[490, 101],[485 , 99],[480 , 97],[475 , 93],[471 , 89],[468 , 84],[465,  80],[460 , 76]]data1 = scale(data,-10)
print(data1)
temp = np.ones((1300,1000,3), np.uint8) * 255
#cv2.polylines(temp, data1, 1, 255)
cv2.polylines(temp , [np.array(data , dtype=np.int32)], True, (255, 0, 0), 1)
cv2.polylines(temp , [np.array(data1 , dtype=np.int32)], True, (0, 0, 255), 1)
cv2.imshow ("img",temp)
cv2.imwrite("1.jpg",temp)
cv2.waitKey(0)

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