opencv 凸包講解和繪製

凸包講解

凸包跟多邊形逼近很像，只不過它是物體最外層的”凸”多邊形：集合A內連接任意兩個點的直線都在A的內部，則稱集合A是凸形的。如下圖，紅色的部分爲手掌的凸包，雙箭頭部分表示凸缺陷(Convexity Defects)，凸缺陷常用來進行手勢識別等：

opencv中凸包函數

# cnt:輪廓；hull:返回的凸包的角點座標；reuturnPoints=True:代表返回角點的x/y座標
hull = cv.convexHull(cnt, returnPoints=True)

繪製凸包

import cv2 as cv
import numpy as np

# 凸包
# 1.先找到輪廓
img = cv.imread('convex.jpg', 0)
_, thresh = cv.threshold(img, 0, 255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)
contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, 3, 2)
cnt = contours[0]

# 2.尋找凸包，得到凸包的角點
hull = cv.convexHull(cnt)

# 3.繪製凸包
image = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_GRAY2BGR)
cv.polylines(image, [hull], True, (0, 0, 255), 2)

cv.imshow('convex hull', image)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

其中函數 cv.convexHull() 有個可選參數returnPoints，默認是True，代表返回角點的x/y座標；如果爲False的話，表示返回輪廓中是凸包角點的索引，比如說：

print(hull[0])  # [[362 184]]（座標）
hull2 = cv.convexHull(cnt, returnPoints=False)
print(hull2[0])  # [510]（cnt中的索引）
print(cnt[510])  # [[362 184]]

當使用 cv.convexityDefects() 計算凸包缺陷時，returnPoints需爲False。

判斷輪廓是否是凸形的

print(cv.isContourConvex(hull))  # True