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...
contour: 表示输入参数检测到的轮廓 , 可以用 findContours 函数获得 convexhull : 输入参数表示检测到的凸包 , 可以用 convexHull 函数获得 convexityDefects : 检测到的最终结果 , 应为 vector<vector<Vec4i>> 类型 , Vec4i 存储了起始点、结束点、距离及最远点到凸包的距离 (5)轮廓外接矩形---boundingRect...
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...
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
返回值 hull 是一个Python列表,包含点集或者轮廓中的点,构成了输入点集的凸包。 (7)函数cv2.boundingRect() 函数cv2.boundingRect()在OpenCV库中用于创建围绕指定系列点(通常为轮廓)的最小矩形。该矩形称为边界矩形。 函数定义如下: x,y,w,h = cv2.boundingRect(points) 参数说明: points:一个2D点集。这通常是...
python opencv合并两个图像 opencv 合并两个轮廓 《OpenCV轻松入门:面向Python》学习笔记(九) 1-3 查找并绘制轮廓、矩特性及Hu矩 4. 轮廓拟合 4.1 矩形包围框 4.2 最小包围矩形框 4.3 最小包围圆形 4.4 最优拟合椭圆 4.5 最优拟合直线 4.6 最小外包三角形...
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(...
OpenCV有一个函数来找到这个,cv.convexityDefects()。一个基本的函数调用如下: hull = cv.convexHull(cnt,returnPoints = False)defects = cv.convexityDefects(cnt,hull) 注意记住,我们必须在发现凸包时,传递returnPoints= False,以找到凸性缺陷。 它返回一个数组,其中每行包含这些值—[起点、终点、最远点、到最...