图像轮廊二

凸包的概念

逼近多边形是轮廊的高度相似，但是有时候，我们希望使用一个多边形的凸包来简化它，凸包跟逼近多边形很相似，只不过它是物体最外层的“凸”多边形。凸包指的是完全包含原有轮廊，并且仅有轮廊上的点所构成的多边形。凸包的每一处都是凸的，即在凸包内连接任意两点的直线都在凸包的内部。在凸包内，任意连接三个点的内角小于180°
1.使用cv2.convexHull()函数，实现图像轮廓凸包的获取。
2.使用cv2.polylines()函数，实现图像轮廓凸包的绘制。

凸包的绘制

cv2.polylines(src, [points], isClosed,color, thickness)
src：要处理的图像。
points：点集。
isClosed：布尔型，True表示的是线段闭合，False表示的是仅保留线段。
color：线段颜色，格式是（B,G,R）值。
thickness：数值型，厚度，默认值为1，如果对封闭图形，正方形，三角形等传入-1,则会填充整个图形。

实物凸包检测

凸缺陷的概念

凸包与轮廓之间的部分，称为凸缺陷。轮廓上距离这条线最远的
点就是凸缺陷的点。
convexityDefects = cv2.convexityDefects(contour, convexhull)
contour：轮廓。
convexhull：凸包.

实物凸缺陷检测

宽高比

可以使用宽高比（AspectRation）来描述轮廓，例如矩形轮廓的宽高比为：
宽高比=宽度（Width）/高度（Height）

Extent

可以使用轮廓面积与矩形边界（矩形包围框、矩形轮廓）面积之比Extend来描述图像及其轮廓特征。计算方法为：
Extend =轮廓面积/矩形边界面积

最大值和最小值及它们的位置

OpenCV提供了函数cv2.minMaxLoc()，用于在指定的对象内查找最大值、最小值及其位置。该函数的语法格式是：
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(imgray,
mask = mask)
min_val：最小值。
max_val：最大值。
min_loc：最小值的位置。
max_loc：最大值的位置。
OpenCV提供了函数cv2.mean()，用于计算一个对象的平均颜色或
平均灰度。该函数的语法格式为：
mean_val = cv2.mean(im, mask = mask)
im：原图像。
mask：掩模。

平均颜色及平均灰度

极点

有时，我们希望获取某个对象内的极值点，例如最左端、最右端、
最上端、最下端的四个点。OpenCV提供了相应的函数来找出这些
点，通常的语法格式是：
leftmost = tuple(cnt[cnt[:, :,0].argmin()][0])
rightmost = tuple(cnt[cnt[:, :,0].argmax()][0])
topmost = tuple(cnt[cnt[:, :,1].argmin()][0])
bottommost = tuple(cnt[cnt[:, :,1].argmax()][0])

轮廓特征值的应用场景

案例1
案例2

计数