在图像处理过程中,我们常常需要寻找图像中包围某个物体的凸包。凸包跟多边形逼近很像,只不过它是包围物体最外层的一个凸集,这个凸集是所有能包围这个物体的凸集的交集。 OpenCV中有一个函数cv2.convexityDefect()可以帮助我们找到凸缺陷: hull = cv2.convexHull(cnt,returnPoints=
凸包(Convex Hull)可以理解为能够包围给定点集的最小凸多边形,是计算机图形学及其相关领域中的一个重要问题,在游戏中进行物体碰撞检车时使用的包围盒其实就是凸包。 求解给定点集的凸包可以使用分治法来高效实现,每次使用点集中左右跨度最大的两点构成的直线把点集分为上下两部分,然后在上侧点集中寻找距离直线最远的点,...
hull – Output convex hull. It is either an integer vector of indices or vector of points. In the first case, the hull elements are 0-based indices of the convex hull points in the original array (since the set of convex hull points is a subset of the original point set). In the s...
pts = pts.reshape((-1,1,2))# 绘制填充的多边形cv2.fillPoly(img, [pts], (255,255,255))# 保存图片cv2.imwrite('F://polygon.png', img) 接着我们需要寻找这个多边形的凸包,利用OpenCV的convexHull函数,然后再将这个凸包绘制出来,得到直观的展示结果。 import cv2 # 读取图片并转至灰度模式 imagepath...
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...
在这里,cv.convexHull()函数检查曲线是否有凸性缺陷并进行修正。一般来说,凸形曲线是指总是凸出来的曲线,或者至少是平的。而如果是向内隆起,则被称为凸性缺陷。例如,请看下面的手的图片。红线表示手的凸体。双面的箭头标志显示了凸性缺陷,这是局部最大凸包与轮廓的偏差。
opencv中凸包的函数 convexHull(points[, hull[, clockwise[, returnPoints]]]) -> hull points 可以直接用轮廓 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 importcv2#绘制轮廓 importnumpy as np img=cv2.imread('./hand.jpg') ...
python中有两个相关的函数:cv2.convexHull(计算已知轮廓的凸包)和cv2.convexityDefects(已知轮廓是凸包的情况下计算凸缺陷)。 参考 1、cv2.convexHull 参数points:轮廓点集。 参数hull:输出凸包角点坐标或者轮廓点的索引。(凸包就是轮廓点集中的部分点组成的) 参数clockwise:布尔型值,默认为True,凸包角点按顺时针方向...
这个系列似乎反响不错, 所以我继续水下去 (bushi)。本篇博客是关于经典的 Cross Product and Convex Hull (向量叉积和凸包)的,我们将介绍引射线法,葛立恒扫描法。在讲解之前我会对前置知识做一个简单的介绍,比如向量叉积,如何确定直线是在顺时针上还是逆时针上等。
OpenCV 提供了一个内置函数来查找点集的凸包，如下所示 hull=cv2.convexHull(points[,clockwise[,returnPoints]])点：我们想要找到其凸包的任何轮廓或输入 2D 点集。顺时针：如果为 True，则输出凸包顺时针方向。否则，逆时针方向。returnPoints：如果为 True（默认），则返回船体点的坐标。否则，返回与外壳点对应的...