【OpenCV】-物体的凸包

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。

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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;
}

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