OpenCV如何实现物体的凸包检测

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1、 凸包

什么是凸包？

解释：给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸边形，它是包含点集中所有的点。

如下：用人手图来举例说明凸缺陷概念。手周围深色的线描画出凸包，A到H被标出的区域是凸包的各个“缺陷”，这些凸度缺陷提供了手以及手状态的特征表现的方法。

2、寻找凸包：convexHull()函数

说明：convexHull()函数用于寻找图像点集中的凸包。

void convexHull(InputArray points,OutputArray hull,bool clockwise=false,bool returnPoints=true)

第一个参数：输入的二维点集，可以填Mat类型或者std::vector

第二个参数：输出参数，函数调用后找到的凸包。

第三个参数：操作方向的标识符。当此标识符为True时，输出的凸包为顺时针方向。否则为逆时针方向。

第四个参数：操作标识符，默认值True。当标识符为真时，函数返回各个凸包的各个点。否则，它返回凸包各点的指数。

3、函数解析之theRNG()

函数说明：返回默认的随机数生成器。如果需要使用生成器获得一个随机数或者初始化一个数组，可以使用 randu 或者 randn代替。但想要在一个循环中产生很多随机数，那么使用此函数检索生成器，会很快。

RNG &rng = theRNG();  //用其引用来接收theRNG函数返回的随机数生成器（RNG就是随机数生成器的类）

4 、circle()函数【回忆】

void circle(CV_IN_OUT Mat& image, Point center, int radius, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8);

image：为图像，单通道多通道都行，不需要特殊要求

center：为画圆的圆心坐标

radius：为圆的半径

color：为设定圆的颜色，比如用CV_RGB(255, 0,0)设置为红色， CV_RGB(255,255,255)设置为白色，CV_RGB(0, 0,0)设置为黑色

thickness：为设置圆线条的粗细，值越大则线条越粗，为负数则是填充效果,-1表示绘制实心圆

lineType：表示线形。OpenCV中有三种可以选择LINE_4、LINE_8、LINE_AA。其中LINE_4表示采用4邻接的方式绘制，LINE_8表示采用8邻接的方式绘制，

LINE_AA表示高斯滤波抗锯齿。

5、基础示例程序：凸包检测基础

说明：随机生成3~103个坐标值随机的彩色点，然后将这些点连接起来

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
    //初始化变量和随机值
    Mat image(500, 500, CV_8UC3);
    RNG & rng = theRNG();
    while (1)
    {
        char key;
        int count = (unsigned)rng % 100 + 3;//随机生成点的数量
        cout << count << endl;
        vector<Point> points;//点值
        //随机生成点坐标
        for (int i = 0; i < count; i++)
        {
            Point point;
            point.x = rng.uniform(image.cols / 4, image.cols * 3 / 4);//uniform() 方法将随机生成下一个实数，它在[x,y]范围内。
            point.y = rng.uniform(image.rows / 4, image.rows * 3 / 4);
            if(i<10)
                cout << "(" << point.x << "," << point.y << ")" << endl;
            points.push_back(point);//C++ vector::push_back 会先创建临时对象，然后将临时对象拷贝到容器中
        }
        //检测凸包
        vector<int> hull;
        convexHull(Mat(points), hull, true);    
        //绘制出随机颜色的点
        image = Scalar::all(0);
        for (int i = 0; i < count; i++)
        {
            circle(image, points[i], 3, Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)), FILLED,LINE_AA);
        }
        //准备参数
        int hullcount = (int)hull.size();//凸包边数
        Point point0 = points[hull[hullcount - 1]];//连接凸包边的坐标点
        //    cout << hull[0] <<":"<< hull.size()<<endl;
        //绘制凸包的边
        for (int i = 0; i < hullcount; i++)
        {
            Point point = points[hull[i]];
            line(image, point0, point, Scalar(255, 255, 255), 2, LINE_AA);
            point0 = point;
        }
        imshow("凸包检测", image);
        key = (char)waitKey();
        if (key == 27 || key == 'q' || key == 'Q')
            break;
    }
    return 0;
}

感谢各位的阅读，以上就是“OpenCV如何实现物体的凸包检测”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对OpenCV如何实现物体的凸包检测这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！