import numpy as np from scipy.spatial import ConvexHull import matplotlib.pyplot as plt points = np.array([ [2, 4], [3, 4], [3, 0], [2, 2], [4, 1], [1, 2], [5, 0], [3, 1], [1, 2], [0, 2] ]) hull = ConvexHull(points) hull_points = hull.simplices plt.sc...
接下来,我们将使用scipy.spatial.ConvexHull来计算点集的凸包。以下是一个简单的例子: importnumpyasnpfromscipy.spatialimportConvexHullimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.patchesimportPolygon# 定义点集points=np.array([[1,1],[2,2],[3,1],[4,4],[5,5]])# 计算凸包hull=ConvexHull(points)# 获取...
Namespace/Package: convexhullMethod/Function: make_hull导入包: convexhull每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。示例1def test_vs_naive_randomly(self): TRIALS = 10000 for _ in range(TRIALS): numpoints = random.randrange(100) if random.random() < 0.5: points = ...
hull = cv2.convexHull(cnt) length =len(hull)# 如果凸包点集中的点个数大于5iflength >5:# 绘制图像凸包的轮廓foriinrange(length): cv2.line(img,tuple(hull[i][0]),tuple(hull[(i+1)%length][0]), (0,0,255),2) cv2.imshow('finger', img) cv2.waitKey() 检测到的凸包如下图所示 可以...
，我们我猜想是灰度值 //Mat resultImg; namedWindow(“Raw Image”); imshow(“Raw Image”, ...
OpenCV中的cv2.convexHull()函数可以用来检测一个形状是否具有凸性属性,并如果没有,可以找出该形状的最小凸性轮廓。 凸性轮廓,或者说凸包,是一个包围着所有点的凸多边形。如果一个图形不具备凸性,那么它就具有至少一个的凹陷。 函数签名如下: hull = cv2.convexHull(points[, hull[, clockwise[, returnPoints]] ...
hull = spatial.ConvexHull(points) hull.simplices包含面描述: array([ [2, 1], [2, 4], [5, 1], [5, 4] ], dtype=int32) 让我们绘制顶点和面: plt.plot(points[:,0], points[:,1], 'o') for simplex in hull.simplices: plt.plot(points[simplex, 0], points[simplex, 1], 'k-'...
EN1.==操作符：首先,对于非基本数据类型的对象比较,相同内存中存储的变量的值是否相等，注意是相同内存...
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。寻找图像的凸包,能够让我们做一些有意思的事情,比如手势识别等。 函数原型: hull = cv.convexHull( points[, hull[, clockwise[, returnPoints]]] ) ...
>>> hull = ConvexHull(points=generators, ... qhull_options='QG4')“good” 数组指示从点 4 可以看到哪些方面。>>> print(hull.simplices) [[1 0] [1 2] [3 0] [3 2]] >>> print(hull.good) [False True False False]现在绘制它,突出显示可见的方面。>>> fig = plt.figure() >>> ...