opencv4.6(c++)实现凸包检测

凸包检测原理

凸包对于图像来说其实就是图像轮廓突出点的连线。对于点集合来说就是点集合最外围点的连线，通过这些连线形成的多边形可以刚好将所有的点包裹起来

code

如果opencv是3.0以下需要做以下改变

1. THRESH_BINARY_INV 改为 CV_THRESH_BINARY_INV
2. RETR_EXTERNAL 改为CV_RETR_EXTERNAL
3. CHAIN_APPROX_NONE改为CV_CHAIN_APPROX_NONE

#include
#include
#include 

using namespace std;
using namespace cv;
int main() {
    Mat src = imread("C:/Users/hjfen/Pictures/Saved Pictures/aab.jpg");//引入源图像
    if (src.empty()) {
        return -1;
    }
    cvtColor(src, src, COLOR_BGR2GRAY);//图像灰度化
    threshold(src, src, 200, 255,THRESH_BINARY_INV);//图像二值化方便检测
    imshow("src", src);
    vector<vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;
    //检测外围轮廓
    findContours(src, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE, Point(0, 0));//轮廓检测
     //寻找图像凸包
    vector<vector<Point>>hull(contours.size());
    Mat dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        convexHull(contours[i], hull[i], false, true);
        //绘制轮廓
        drawContours(dst, contours, i, Scalar(0, 255, 0), 2, 8, hierarchy);
        //绘制凸包
        drawContours(dst, hull, i, Scalar(255, 0, 0), 2, 8, Mat());
    }
    imshow("dst", dst);
    waitKey(0);
    return 0;
}

结果

• 原图

• 结果

vs配置opencv教程
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