如何用OpenCV Android版排除被遮挡的多边形？

结合你当前的OpenCV Android处理流程，这里提供几个针对性的过滤方法，帮你剔除被遮挡的无效多边形：

1. 轮廓面积与凸包面积比例筛选 #

被遮挡的多边形，实际轮廓面积会远小于其凸包面积。通过计算两者的比例，设定阈值（比如0.8~0.9，可根据场景调整）过滤异常轮廓：

// 计算当前轮廓面积
double contourArea = Imgproc.contourArea(contour);
// 生成凸包
MatOfInt hull = new MatOfInt();
Imgproc.convexHull(contour, hull);
// 转换凸包为点集合
List<Point> hullPoints = new ArrayList<>();
for (int idx : hull.toList()) {
    hullPoints.add(contour.toList().get(idx));
}
double hullArea = Imgproc.contourArea(new MatOfPoint(hullPoints));
// 比例判定
double areaRatio = contourArea / hullArea;
if (areaRatio < 0.8) {
    // 判定为被遮挡，跳过该轮廓
    continue;
}

2. 利用轮廓层级检测内部孔洞 #

被遮挡的多边形往往会在轮廓内部形成孔洞，可通过findContours的层级参数判断是否存在子轮廓（孔洞）：

// 查找轮廓时同时获取层级信息
List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
Mat hierarchy = new Mat();
Imgproc.findContours(binaryImg, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_TREE, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

// 遍历轮廓时检查子轮廓
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
    // hierarchy第2列代表当前轮廓的子轮廓索引，不为-1表示存在孔洞
    int childIdx = (int) hierarchy.get(0, i)[2];
    if (childIdx != -1) {
        continue;
    }
}

3. 多边形逼近后的周长匹配验证 #

完整多边形经approxPolyDP逼近后，顶点数应严格匹配目标类型，且逼近轮廓的周长应与原轮廓周长接近：

MatOfPoint2f contour2f = new MatOfPoint2f(contour.toArray());
MatOfPoint2f approx = new MatOfPoint2f();
// 执行多边形逼近
double epsilon = 0.04 * Imgproc.arcLength(contour2f, true);
Imgproc.approxPolyDP(contour2f, approx, epsilon, true);

// 检查顶点数+周长比例
double approxPerimeter = Imgproc.arcLength(approx, true);
double originalPerimeter = Imgproc.arcLength(contour2f, true);
double perimeterRatio = approxPerimeter / originalPerimeter;
// 以四边形为例：顶点数需为4，周长比例需接近1（比如>0.9）
if (approx.toList().size() != 4 || perimeterRatio < 0.9) {
    continue;
}

4. 凸性检查（仅适用于目标为凸多边形场景） #

如果你的竞赛目标都是凸多边形，可直接用isContourConvex()判断，被遮挡的轮廓大概率会变成非凸：

if (!Imgproc.isContourConvex(contour)) {
    continue;
}

建议先组合测试「面积比例筛选+层级孔洞检测」，这两个方法对大多数遮挡场景通用，再根据你竞赛的具体多边形类型调整参数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jinsn