C++ opencv简化轮廓

void FitAnalyzer::simplifyContour(const vector<cv::Point>& input, vector<cv::Point>& output, double epsRation){if(input.size() < 4){output = input;return;}// 以轮廓周长的比例作为简化阈值double perimeter = cv::arcLength(input, true);double eps = perimeter * epsRation;//简化阈值cv::approxPolyDP(input, output, eps, true);//多边形逼近简化
}

• cv::approxPolyDP 是 OpenCV 中用于 “多边形逼近” 的核心函数，原理基于 Douglas-Peucker 算法：
  该算法通过迭代筛选出 “对轮廓形状影响最大的点”，去除那些偏离轮廓主干较小的点，最终用更少的点近似表示原始轮廓。
  参数说明：
• input：原始轮廓点集；
• output：输出的简化后点集；
• eps：上文计算的逼近精度（最大允许偏差）；
• true：指定输出的简化轮廓是闭合的（与原始轮廓保持一致）。

为什么需要简化轮廓？
原始轮廓（比如从图像中通过 findContours 提取的轮廓）往往包含大量冗余点：
例如，一个近似圆形的轮廓可能由几千个点组成，但实际上用几十个点就能大致表示其形状；
冗余点会增加后续处理（如拟合最小外接圆、计算面积、旋转矩形）的计算量，甚至可能因噪声点导致拟合结果偏差。
简化后，轮廓点数量减少（可能从几千个降到几十个），既保留了核心形状特征，又提升了后续算法的效率和稳定性。