opencv 凸包讲解和绘制

凸包讲解

凸包跟多边形逼近很像，只不过它是物体最外层的”凸”多边形：集合A内连接任意两个点的直线都在A的内部，则称集合A是凸形的。如下图，红色的部分为手掌的凸包，双箭头部分表示凸缺陷(Convexity Defects)，凸缺陷常用来进行手势识别等：

opencv中凸包函数

# cnt:轮廓；hull:返回的凸包的角点坐标；reuturnPoints=True:代表返回角点的x/y坐标
hull = cv.convexHull(cnt, returnPoints=True)

绘制凸包

import cv2 as cv
import numpy as np

# 凸包
# 1.先找到轮廓
img = cv.imread('convex.jpg', 0)
_, thresh = cv.threshold(img, 0, 255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)
contours, hierarchy = cv.findContours(thresh, 3, 2)
cnt = contours[0]

# 2.寻找凸包，得到凸包的角点
hull = cv.convexHull(cnt)

# 3.绘制凸包
image = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_GRAY2BGR)
cv.polylines(image, [hull], True, (0, 0, 255), 2)

cv.imshow('convex hull', image)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

其中函数 cv.convexHull() 有个可选参数returnPoints，默认是True，代表返回角点的x/y坐标；如果为False的话，表示返回轮廓中是凸包角点的索引，比如说：

print(hull[0])  # [[362 184]]（坐标）
hull2 = cv.convexHull(cnt, returnPoints=False)
print(hull2[0])  # [510]（cnt中的索引）
print(cnt[510])  # [[362 184]]

当使用 cv.convexityDefects() 计算凸包缺陷时，returnPoints需为False。

判断轮廓是否是凸形的

print(cv.isContourConvex(hull))  # True