approxPolyDP()函數是opencv中對指定的點集進行多邊形逼近的函數，其逼近的精度可通過參數設置。
對應的函數爲：
void approxPolyDP(InputArray curve, OutputArray approxCurve, double epsilon, bool closed)；
例如：approxPolyDP(contourMat, approxCurve, 10, true);//找出輪廓的多邊形擬合曲線
第一個參數 InputArray curve：輸入的點集
第二個參數OutputArray approxCurve：輸出的點集，當前點集是能最小包容指定點集的。畫出來即是一個多邊形。
第三個參數double epsilon：指定的精度，也即是原始曲線與近似曲線之間的最大距離。
第四個參數bool closed：若爲true，則說明近似曲線是閉合的；反之，若爲false，則斷開。
該函數採用是道格拉斯-普克算法（Douglas-Peucker）來實現。該算法也以Douglas-Peucker算法和迭代終點擬合算法爲名。是將曲線近似表示爲一系列點，並減少點的數量的一種算法。該算法的原始類型分別由烏爾斯·拉默（Urs Ramer）於1972年以及大衛·道格拉斯（David Douglas）和托馬斯·普克（Thomas Peucker）於1973年提出，並在之後的數十年中由其他學者予以完善。
經典的Douglas-Peucker算法描述如下：
（1）在曲線首尾兩點A，B之間連接一條直線AB，該直線爲曲線的弦；
（2）得到曲線上離該直線段距離最大的點C，計算其與AB的距離d；
（3）比較該距離與預先給定的閾值threshold的大小，如果小於threshold，則該直線段作爲曲線的近似，該段曲線處理完畢。
（4）如果距離大於閾值，則用C將曲線分爲兩段AC和BC，並分別對兩段取信進行1~3的處理。
（5）當所有曲線都處理完畢時，依次連接各個分割點形成的折線，即可以作爲曲線的近似。
示意圖：
