OpenCV学习(29) 凸包(convexhull)

      在opencv中,通过函数convexHulll能很容易的得到一系列点的凸包,比如由点组成的轮廓,通过convexHull函数,我们就能得到轮廓的凸包。下面的图就是一些点集的凸包。

 

求凸包的代码如下:

int main( int /*argc*/, char** /*argv*/ )
    {
    Mat img(500, 500, CV_8UC3);
    RNG& rng = theRNG();

    cout << "\n这个程序演示了凸包函数的使用,任意给定一些点,求出包围这些点的凸包\n" <<endl;

    for(;;)
        {
        char key;
        int i, count = (unsigned)rng%100 + 1;

        vector<Point> points;
        //随机在1-100个点,这些点位于图像中心3/4处。
        for( i = 0; i < count; i++ )
            {
            Point pt;
            pt.x = rng.uniform(img.cols/4, img.cols*3/4);
            pt.y = rng.uniform(img.rows/4, img.rows*3/4);

            points.push_back(pt);
            }

        //计算凸包
        vector<int> hull;
        convexHull(Mat(points), hull, true);

       //画随即点
        img = Scalar::all(0);
        for( i = 0; i < count; i++ )
            circle(img, points[i], 3, Scalar(0, 0, 255), CV_FILLED, CV_AA);

        int hullcount = (int)hull.size();
        Point pt0 = points[hull[hullcount-1]];
        //画凸包
        for( i = 0; i < hullcount; i++ )
            {
            Point pt = points[hull[i]];
            line(img, pt0, pt, Scalar(0, 255, 0), 1, CV_AA);
            pt0 = pt;
            }

        imshow("hull", img);

        key = (char)waitKey();
        if( key == 27 || key == 'q' || key == 'Q' ) // 'ESC'
            break;
        }

    return 0;
    }

convexHull(Mat(points), hull, true);

convex

 

      convexHull第一个参数是要求凸包的点集,第二个参数是输出的凸包点,第三个参数是一个bool变量,表示求得的凸包是顺时针方向还是逆时针方向,true是顺时针方向。注意:第二个参数可以为vector<int>,此时返回的是凸包点在原轮廓点集中的索引,也可以为vector<Point>,此时存放的是凸包点的位置。

OpenCV中求凸包的算法参见paper:

Sklansky, J., Finding the Convex Hull of a Simple Polygon. PRL 1 $number, pp 79-83 (1982)

 

 

程序代码:参考工程FirstOpenCV24

 

 

 

 

 

 

 

 

 

时间: 2024-08-03 22:37:45

OpenCV学习(29) 凸包(convexhull)的相关文章

OpenCV 显示图像的凸包 Convex Hull 效果

OpenCV 显示图像的凸包 Convex Hull 效果 目的 本文将教你如何使用 OpenCV 函数 convexHull 代码 代码如下所示,可从这里 下载 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h>

指针-opencv学习灰度图锐化的两个函数的差别不理解

问题描述 opencv学习灰度图锐化的两个函数的差别不理解 下面是一个灰度图锐化的函数,我有两种方式实现,方式1,和方式2,居然得到的结果不一样,图片数据也不一样,请高手看一下,可能是C语言的知识掌握的不好. void my_sharpen(const cv::Mat &image, cv::Mat &result) { result.create (image.size(), image.type ()); for(int j=1; j<image.rows-1; j++) { u

(转) OpenCV学习笔记大集锦 与 图像视觉博客资源2之MIT斯坦福CMU

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     OpenCV学习笔记大集锦 整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记.原理分析.使用例程等相关的博文.排序不分先后,随机整理的.如果有好的资源,也欢迎介绍和分享. 1:OpenCV学习笔记 作者:CSDN数量:55篇博文网址:http://blog.csdn.net/column/details/opencv-manual.html 2:部分OpenCV的函数解读和原理解读 作者:梦想腾飞数量:20篇博文网址:http:/

OpenCV学习(30) 轮廓defects

     上一篇教程中,我们学习了如何计算轮廓的凸包,其实对一个轮廓而言,可能它的凸包和它本身是重合的,也有可能不是重合的.比如下面左边图像的轮廓本身就是凸包,而右边图像的轮廓则不是.我们可以通过函数bool isContourConvex(InputArray contour),来判定一个轮廓是否是凸包,是的话返回true,否则false[注意测试的轮廓必须是简单轮廓,没有自交叉之类的].       对一个非凸包的轮廓而言,它包括一系列的凹陷区域,这些区域称作defect,比如下面手轮廓中,

Python+OpenCV学习(1)

今天很happy因为下载到了一本关于用Python调用OpenCV的书 <Programming Computer Vision with Python>,上个月Orielly才出版的,哈哈.happy. 然后写出了第一个OpenCV+Python的"hello world":展示lena.jpg 代码: 1 #!/usr/bin/python 2 # Filename:show.py 3 4 import cv2 5 6 filename='/home/chris/wor

OpenCV学习(9) 分水岭算法(3)

本教程我学习一下opencv中分水岭算法的具体实现方式. 原始图像和Mark图像,它们的大小都是32*32,分水岭算法的结果是得到两个连通域的轮廓图. 原始图像:(原始图像必须是3通道图像) Mark图像: 结果图像:       初始的mark图像数据如下,黄色的部分为我们的第一个mark区域,值为255,第二个区域为褐红色的区域,值为128,第三个绿色的区域,值为64.   opencv分水岭算法描述如下: 初始化mark矩阵,生成最初的注水区域. 1.设置mark图像的边框值为-1 2.

OpenCV学习(38) 人脸识别(3)

            前面我们学习了基于特征脸的人脸识别,现在我们学习一下基于Fisher脸的人脸识别,Fisher人脸识别基于LDA(线性判别算法)算法,算法的详细介绍可以参考下面两篇教程内容: http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html LDA算法细节参考: http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3435750.html   程序代码: #includ

OpenCV学习(39) OpenCV中的LBP图像

本章我们学习LBP图像的原理和使用,因为接下来教程我们要使用LBP图像的直方图来进行脸部识别. 参考资料: http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3438166.html       LBP的基本思想是以图像中某个像素为中心,对相邻像素进行阈值比较.如果中心像素的亮度大于等于它的相邻像素,把相邻像素标记为1,否则标

OpenCV学习(31) 基于defects的简单手势

      前几年在做毕业设计时候曾用opencv1.0中defects做过简单的手势识别,这几天看OpenCV2.46中的轮廓函数,发现和以前差别挺大,函数调用完全不一样,重新实现了简单手势的代码.   1.首先用简单的肤色检测算法,得到手的区域.     Mat img = cv::imread("../hand2.jpg");     namedWindow("image");     imshow("image", img);     M