OpenCV学习笔记（十五）之凸包

一. 凸包

在一个多边形的边缘和内部，任意两个点的连线都包含在边缘和内部。该多边形为凸包。

二. API分析

cv::convexHull

cv::convexHull(
    InputArray points,      //输入候选点，来自findContours
    OutputArray hull,           //凸包
    Bool clockwise,         //顺时针方向
    Bool returnPoints,      //true表示返回点个数，如果第二个参数是vector<Point>则自动忽略
）

三. 代码思路：

首先把图像从RGB转为灰度图像
转为二值图像
通过发现轮廓得到候选点
寻找凸包
绘制

四. 代码实现：

/*****凸包*****/

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
using namespace std;

int threshold = 50;
int threshold_max = 150;
cv::Mat src, dst, gray_src;

void Threshold_callback(int, void*);
int main(int argc, char** argv) {
    src = cv::imread("1.jpg");
    cv::namedWindow("in", cv::WINDOW_NORMAL);
    cv::namedWindow("ou", cv::WINDOW_NORMAL);
    cv::imshow("in", src);

    //转灰度图像
    cv::cvtColor(src, gray_src, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    //Canny边缘检测
    cv::createTrackbar("Threshold: ", "ou", &threshold, threshold_max,
        Threshold_callback);
    Threshold_callback(0, 0);

    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

void Threshold_callback(int, void*) {
    //threshold 输出
    cv::Mat bin_output;         
    cv::threshold(gray_src, bin_output, threshold, threshold_max,
        cv::THRESH_BINARY);
    //轮廓点的vector
    vector<vector<cv::Point>> contours;
    //轮廓的拓扑图,即轮廓的结构层次
    vector<cv::Vec4i> hierarchy;
    
    cv::findContours(bin_output, contours, hierarchy, cv::RETR_TREE,
        cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE, cv::Point(0, 0));

    //凸包点的vector
    vector<vector<cv::Point>> convexs(contours.size());
    
    dst = cv::Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
    //随机数
    cv::RNG rng(12345);
    //在轮廓点的基础上寻找凸包的点
    for (size_t i = 0; i < contours.size(); ++i)
        cv::convexHull(contours[i], convexs[i], false, true);
    //画出轮廓，凸包
    for (size_t k = 0; k < contours.size(); ++k) {
        cv::Scalar color = cv::Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255),
            rng.uniform(0, 255));
        cv::drawContours(dst, contours, k, color, 2, 8, hierarchy,
            0, cv::Point());
        cv::drawContours(dst, convexs, k, color, 2, 8, hierarchy,
            0, cv::Point());
    }

    cv::imshow("ou", dst);

}

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最后编辑于：2020.07.22 17:37:26