【OpenCV-Python】：绘制凸包、构造凸缺陷

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一、绘制凸包

凸包是一个几何图形学中的概念，用不严谨的话来说，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形，凸包包含点集中的所有点。

1.1 函数API

函数：hull = cv2.convexHull(contours)

参数介绍：

• 参数contours：轮廓信息；
• 返回值hull：轮廓点坐标位置。

1.2 程序设计

import cv2
import numpy as np

original = cv2.imread(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\contour.jpg')

# 查找物体轮廓
def findcontour(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 图像灰度化
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 图像二值化
    image, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  # 查找物体轮廓
    return image, contours, hierarchy

image, contours, hierarchy = findcontour(original)

nums = len(contours)

for i in range(nums):

    hull = cv2.convexHull(contours[i])
    cv2.polylines(original, [hull], True, (255, 0, 0), 2)
    cv2.imwrite(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\result.jpg', original)
    cv2.imshow("result", original)

cv2.waitKey()

1.3 结果可视化

二、构造凸缺陷

轮廓与凸包的任何偏差都称为凸缺陷。

2.1 函数API

函数：defects = cv2.convexityDefects(contours,hull)

参数介绍：

• 参数contours：轮廓信息；
• 参数hull：轮廓点坐标位置；
• 返回值defects：返回一个元组，元组中包含凸缺陷的数量和位置信息

2.2 程序设计

这里我们绘制五角星的凸缺陷

import cv2
import numpy as np

original = cv2.imread(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\contour.jpg')

# 查找物体轮廓
def findcontour(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 图像灰度化
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 图像二值化
    image, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  # 查找物体轮廓
    return image, contours, hierarchy

image, contours, hierarchy = findcontour(original)

cnt = contours[0]

hull = cv2.convexHull(cnt,returnPoints=False)
defects = cv2.convexityDefects(cnt, hull)

for i in range(defects.shape[0]):
    s, e, f, d = defects[i, 0]
    start = tuple(cnt[s][0])
    end = tuple(cnt[e][0])
    far = tuple(cnt[f][0])
    cv2.line(original, start, end, [0, 0, 255], 2)
    cv2.circle(original, far, 5, [255, 0, 0], -1)
    cv2.imwrite(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\result.jpg', original)
cv2.imshow('result', original)
cv2.waitKey(0)

2.3 结果可视化