opencv中,convexhull()能够得到一系列点的凸包,比如由点组成的轮廓,通过ConvexHull函数,得到凸包。 可以用来做手势的识别。 几何图形 我们用以下的Python代码来自己绘制一张简单的多边形的图片 importcv2importnumpyasnp# 新建512*512的空白图片img = np.zeros((512,512,3), np.uint8)
hull=cv.convexHull(point[,hull[,clockwise[,returnPoints]) 参数细节: • points是我们传入的轮廓线。 • hull是输出,通常我们避免使用它。 • clockwise:方向标志。如果它是True,输出的凸面体是顺时针方向的。否则,它的方向是逆时针的。 • returnPoints : 默认为 "真"。然后,它返回凸包点的坐标。如...
cv2.drawContours(img_copy,contours,-1,[0,0,255],2)#绘制轮廓,绘制轮廓会改变输入的图像,最好备份一份原图。 hull=cv2.convexHull(contours[0])#凸包 #cv2.drawContours(img_copy,[hull],-1,[0,225,0],2) #绘制凸包 cv2.polylines(img_copy,[hull],True,[0,255,0],2)#也可以直接用polylines绘...
首先获取人脸关键点凸包,即得到处于外围的关键点,直接调用opencv函数cv2.convexHull即可。得到如下所示: 凸包区域 对凸包点计算delanauy三角形,每个三角形区域单独仿射变换。如下所示: `delanauy`三角形 仿射变换实现如下: 代码语言:python 代码运行次数:6 运行 AI代码解释 defapply_affine_transform(src,src_tri,dst...
(5)凸包:包围轮廓的最小凸形状,可以用cv2.convexHull()计算得到。 (6)凸性缺陷:轮廓和其对应的凸包之间的空间,可以通过cv2.convexityDefects()计算得到。 (7)最小外接圆:围绕轮廓的最小外接圆,可以用cv2.minEnclosingCircle()计算得到。 (8)椭圆拟合:以最佳方式拟合椭圆到给定的轮廓或者点集,可以用cv2.fitEllipse...
(3)寻找凸包---convexHull() points: 输入的二维点集 , 可以填 Mat 类型或 std ::vector hull: 函数调用后找到的凸包 clockwise: 操作方向标志符 , 当为 true 时 , 输出的凸包为顺时针方向 , false 为逆时针方向 ( 假定坐标系 x 轴指向右, y 轴指向上方 ) ...
cv.convexHull 使用的是Sklansky算法，是第一个线性时间的简单多边形凸包算法。它使用了一个非常简单的...
convexhull 是凸包。需要注意的是,cv2.convexityDefects()计算凸缺陷时,要使用凸包作为参数。在查找该凸包时,所使用函数cv2.convexHull()的参数returnPoints的值必须是False。 import cv2 #---原图--- img = cv2.imread('hand.bmp') cv2.imshow('original'...
convexHull(points ,clockwise=False ,returnPoints=True)即凸多边形包围框。 参数: clockwise:True表示返回的点按顺时针排列,False表示逆时针排列。 returnPoints:True表示返回值(凸包顶点坐标数组)的点为坐标,False表示返回的点为轮廓数组的索引。 例: ...Convex_Hull=cv2.convexHull(contours[0])cv2.polylines(ima...
同样，对每对船体点重复此操作。完整的代码可以在这里找到。现在，让我们使用 OpenCV-Python 和图像来可视化凸性缺陷，如下所示。实现步骤 读取图像并找到其轮廓。图像轮廓 现在，找到特定轮廓的凸包，如下所示。请记住将 returnPoints 标志传递为 False。这将为我们提供构成船体的轮廓点的索引。hull=cv2.convexHull(...