【opencv学习之三十三】轮廓特征应用：凸包

凸包这个概念学术上讲的比较深，通俗简单来说（当然不太准确）就是轮廓最外侧点的连线形成的区域结果，例如下面样子：

外面红色轮廓就是凸包的结果：

贴一下简单用于的代码：

void imgConvex()//25.轮廓凸包
{
    Mat img=imread("D:/ImageTest/convex.png");//加载图片
    Mat dst;
    cv::cvtColor(img,img,COLOR_RGB2GRAY);//进行，灰度处理
    //阈值分割
    threshold( img,                 //输入图像,原始数组 (单通道 , 8-bit of 32-bit 浮点数).
               dst,                          //输出图像,输出数组，必须与 src 的类型一致，或者为 8-bit.
               200,                           //分割值
               255,                         // 使用 CV_THRESH_BINARY 和 CV_THRESH_BINARY_INV 的最大值.
               THRESH_BINARY_INV ); //阈值类型,opencv认为白色部分为被分割出来的部分
    vector<vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;
    findContours(dst,contours,hierarchy,RETR_CCOMP, CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());//所有轮廓CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE
    //    findContours返回为vector<vector<Point> >的轮廓向量
    vector<vector<Point> >hull( contours.size() );
    for( size_t i = 0; i < contours.size(); i++ )
    {   
        convexHull( Mat(contours[i]), hull[i], false ); 
    }    
    //    void cv::convexHull (   InputArray  points,
    //                            OutputArray     hull,
    //                            bool    clockwise = false,
    //                            bool    returnPoints = true  )
    //          points:输入的二维点集，Mat类型数据即可 
    //          hull:输出参数，用于输出函数调用后找到的凸包 
    //          clockwise:操作方向，当标识符为真时，输出凸包为顺时针方向，否则为逆时针方向。 
    //           returnPoints:操作标识符，默认值为true，此时返回各凸包的各个点，否则返回凸包
    //    各点的指数，当输出数组时std::vector时，此标识被忽略。
    
    Mat drawing = Mat::zeros( img.size(), CV_8UC3 );
    for( size_t i = 0; i< contours.size(); i++ )
    {
        Scalar color( (rand()&255), (rand()&255), (rand()&255) );//随机产生颜色 rand()产生随机数
        drawContours( drawing, contours, (int)i, color, 1, 8, vector<Vec4i>(), 0, Point() );
        drawContours( drawing, hull, (int)i, color, 1, 8, vector<Vec4i>(), 0, Point() );
    }
    imshow("srcImg", img);
    imshow("convex",drawing);
    waitKey(0);
}

运行结果如下：

【opencv学习之三十三】轮廓特征应用：凸包

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