OpenCV4学习笔记（27）——轮廓的最大内接圆

今天依然是研究图像特征检测算法的一天，不得不说，前辈的智慧真是无穷无尽，想出了那么多种算法，真是太强了，本小菜鸟只是学习一点皮毛都得研究好久。。。

好了步入正题，今天要整理的笔记内容是获取轮廓的内接圆。

内接圆的定义是：与多边形各边都相切的圆，就称为该多边形的内接圆，每个正多边形都存在一个唯一的内接圆。从定义上来看，内切圆是和多边形的边相切的，但是轮廓大多数都是不规则的，很难找到一个和轮廓各边都相切的圆，甚至说连轮廓的各条边都很难确定下来。可能这也是OpenCV中没有直接通过轮廓来获取轮廓内接圆的API的原因之一吧。

虽然OpenCV中没有直接的API可以使用，但是通过内接圆的定义，我们可以知道，如果能把轮廓看成一个多边形，那么再来求它的内接圆就会方便得多。所以，我们将一个不规则的轮廓看成一个具有许许多多短边的多边形，也就是变成一个不规则多边形。

而且，既然要求轮廓的内接圆，从圆的特点来说，想要唯一的确定一个圆，就是要知道它的圆心和半径。好的，那现在的问题就从求取轮廓的内接圆，巧妙地转变成求取某个点和一个多边形的距离和关系。

很棒的是，在上一篇笔记OpenCV（26）中，记录了一个点多边形检测的APIpointPolygonTest（），这个API能够得到某个点和某个多边形之间的关系，例如这个点是在多边形内部、外部、或者是在多边形上，还能得到该点距离多边形的像素距离。

那么，当我们使用这个API计算轮廓内的所有像素点和该轮廓的距离，然后进行距离统计：找到轮廓内部距离轮廓线最远的一个点。则该点就是这个轮廓内接圆的圆心，这个距离的绝对值就是轮廓内接圆的半径。

也就是说，如果设置pointPolygonTest（）返回其像素距离而且这个像素距离是当前点距离轮廓最近的距离，那么当这个点在轮廓内部（与轮廓距离为正数），且其返回的距离是最大值的时候，这个距离就是轮廓的最大内接圆的半径，该点就是最大内接圆的圆心。既然已经知道了圆心和半径，我们就可以唯一地确定一个圆，这就是轮廓的最大内接圆。

下面看一下实现代码：

 Mat src = imread("D:\\opencv_c++\\opencv_tutorial\\data\\images\\contours.png");Mat src_gray, src_gaus, src_binary;cvtColor(src, src_gray, COLOR_BGR2GRAY);GaussianBlur(src_gray, src_gaus, Size(), 1, 1);threshold(src_gaus, src_binary, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);vector<vector<Point>> contours;vector<Vec4i> hierarchy;findContours(src_binary, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);for (int i = 0; i < contours.size(); i++){Mat  dist = Mat::zeros(src.size(), CV_32F);     //定义一个Mat对象，存放原图中每个点到该轮廓的距离，为浮点型数据//遍历每个点，计算该点到轮廓距离for (int row = 0; row < src.rows; row++){for (int col = 0; col < src.cols; col++){//通过点多边形检测计算获得点到轮廓距离，并存放至dist中dist.at<float>(row, col) = pointPolygonTest(contours[i], Point(col, row), true);}}//计算dist中，最大值和最小值，以及其位置坐标double minVal, maxVal;Point maxloc, minloc;minMaxLoc(dist, &minVal, &maxVal, &minloc, &maxloc);int radio = abs(maxVal);         //对最大值求绝对值，即为内接圆半径Point center;center = maxloc;         //某点与轮廓距离为最大值，则该点为内接圆圆心circle(src, center, radio, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);}imshow("src", src);

上述代码中，首先将输入图像经过转灰度图、高斯模糊、二值化来预处理图像，然后进行轮廓检测。将检测到的轮廓进行遍历，然后对图像中的每个点去进行点多边形检测，获得该点到当前轮廓的距离。再把每个点到轮廓的距离存放在一个和原图像尺寸相同的Mat对象中，这个Mat对象的每个元素都是一个距离值。计算完所有像素点的距离值后，获取其中最大的距离值以及对应的点坐标，这个距离值就是最大内接圆的半径，点坐标就是最大内接圆的圆心。然后我们就可以通过圆心和半径将轮廓的最大内接圆绘制出来了。

下面是绘制出来的轮廓最大内接圆的效果图：

由于这里检测出来的轮廓是最外层轮廓，所以获取到的也是外层轮廓的最大内接圆。可以看到，通过这种委婉的方式求得的轮廓最大内接圆，还是能有比较好的效果的。
今天的笔记就记录到这里啦，谢谢阅读~

PS：本人的注释比较杂，既有自己的心得体会也有网上查阅资料时摘抄下的知识内容，所以如有雷同，纯属我向前辈学习的致敬，如果有前辈觉得我的笔记内容侵犯了您的知识产权，请和我联系，我会将涉及到的博文内容删除，谢谢！

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