使用OpenCV进行凸包处理

最新推荐文章于 2024-06-25 16:19:07 发布

ByteBuster

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文章标签： opencv 人工智能计算机视觉 C/C++

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本文介绍了如何使用OpenCV库进行凸包处理。通过生成随机点并应用OpenCV的convexHull函数，计算出点集的凸包，并在黑色背景图像上绘制，展示了凸包在计算机视觉和图像处理中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用OpenCV进行凸包处理

OpenCV是一个流行的计算机视觉库，提供了很多有用的图像和视频处理工具。其中一个特别有用的功能是凸包（Convex Hull）处理。

凸包是一个凸多边形，其顶点位于给定点集上。在计算机视觉和图像处理中，凸包通常用于识别形状或边缘。

使用OpenCV，我们可以轻松地计算给定点集的凸包。首先，我们需要导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

接下来，可以通过以下代码生成一些随机点:

# 生成随机点
points = np.random.randint(0, 400

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Python OpenCV 凸包：使用OpenCV实现凸包算法

weixin_50547796的博客

07-25

187

除了上述代码中的凸包处理外，OpenCV 还提供了更多的轮廓处理方法，如轮廓面积计算、轮廓周长计算、轮廓近似、轮廓匹配、轮廓特征提取等，有了这些强大的工具，我们可以针对不同的需求，对图像中的轮廓进行高效的处理和分析。Python OpenCV 凸包算法是一个非常实用的图像处理技术，在实际应用中具有广泛的应用价值，若您需要对图像中的轮廓进行处理，不妨借助 OpenCV 提供的强大工具，将凸包算法加入到您的处理流程中。在图像处理中，我们经常需要对图像中的轮廓进行分析和处理，而在轮廓处理中，

java 凸包_java-计算机视觉-使用OpenCV过滤凸包和凸缺陷

weixin_39964391的博客

02-21

321

我在处理数字信号时遇到问题。我正在尝试检测指尖，类似于此处介绍的解决方案：使用JavaCV进行手和手指检测。但是，我使用的不是JavaCV，而是Android的OpenCV，它略有不同。我设法完成了本教程中介绍的所有步骤，但是过滤了凸包和凸缺陷。这是我的图像的样子：这是另一种分辨率的图像：您可以清楚地看到，有很多黄色的点(凸包)和很多红色的点(凸缺陷)。有时在两个黄色点之间没有红色点，这很奇...

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OpenCV--凸包

m0_57454729的博客

06-29

3020

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、凸包是什么？二、使用步骤1.获取凸包2.凸包缺陷检测（图是有缺陷的）3.测试轮廓是否是凸型的总结前言随着人工智能的不断发展，OpenCV这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习OpenCV，本文就介绍了OpenCV的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、凸包是什么？凸包(Convex Hull)是一个计算几何（图形学）中的概念，它的严格的数学定义为：在一个向量空间V中，对于给定集合X，所有

OpenCV——凸包

weixin_30361753的博客

09-23

176

1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <iostream> 3 #include <math.h> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace std; 7 8 9 int main(int argc, char...

Opencv学习笔记-使用opencv计算轮廓凸包

funte的专栏

10-24

3107

代码很简单，废话少说，let's go! // !!注意:不要混用Opencv中分别为c和c++的数据类型 #include "stdafx.h" #include #include #include using namespace cv; using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { M

《opencv学习笔记》-- 寻找物体凸包

ccr的博客

08-15

883

寻找物体凸包

计算机视觉——OpenCV C++实现凸包

知来者逆的博客

06-25

1679

在图像中发现和分析形式是解决大多数计算机视觉问题的技巧之一，获取轮廓是其中之一。对于新手来说，我会将轮廓描述为“仅仅是一条连接所有位于形状边缘上的点的曲线。假设我有下面这张手的图像，手的轮廓由绿线表示。红点代表我们将连接起来形成轮廓曲线的点。我对轮廓的高级数学课程记忆犹新。然而，由于老师从未强调过轮廓在现实世界中的应用，所以很难理解这个主题的重要性。今天，我发现它在计算机视觉中的重要性。什么是凸包？一个没有大于180度的内角的物品被称为凸形的。非凸形或凹形是指不是凸形的形状。

python-OpenCV-凸包

qq_59117868的博客

05-01

1061

前言 python-OpenCV-凸包 #案例:Fu Xianjun. All Rights Reserved. 一、凸包是什么？凸包（Convex Hull）是一个计算几何（图形学）中的概念。在一个实数向量空间V中，对于给定集合X，所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。X的凸包可以用X内所有点(X1，...Xn)的凸组合来构造. 在二维欧几里得空间中，凸包可想象为一条刚好包著所有点的橡皮圈。用不严谨的话来讲，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形，它能包含

opencv中凸包运算函数convexHull()的使用

jndingxin的专栏

06-20

1180

让我们先从术语的两部分来理解——“凸”和“包”。一个“凸”对象是指没有内角大于180度的对象。非凸的对象称为非凸的或凹的，下图展示了凸对象和非凸对象的例子。包指的是物体的外部或轮廓。因此，一组点或形状的凸包是一个紧贴着这些点或形状的最紧凑的凸边界。如图2所示，两个黑色形状的凸包用红色线条描绘。对于凸对象，其凸包就是其边界本身；而对于凹形状，凸包则是一个最紧致地包围它的凸边界。

【OpenCV】-物体的凸包

qq_44859533的博客

08-10

1890

如下：用人手图来举例说明凸缺陷概念。手周围深色的线描画出凸包，A到H被标出的区域是凸包的各个“缺陷”，这些凸度缺陷提供了手以及手状态的特征表现的方法。函数说明：返回默认的随机数生成器。解释：给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸边形，它是包含点集中所有的点。但想要在一个循环中产生很多随机数，那么使用此函数检索生成器，会很快。说明：随机生成3~103个坐标值随机的彩色点，然后将这些点连接起来。说明：convexHull()函数用于寻找图像点集中的凸包。...

OpenCV之寻找凸包

xddwz的博客

01-07

570

凸包是计算机几何中常见的概念。简单来说，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成凸多边形，它是能包含点集中所有点的。理解物体形状或轮廓的一种比较有用的方法是计算一个物体的凸包，然后计算其凸缺陷，很多复杂物体的特性能很好的被这种缺陷表现出来。 convexHull()函数 OpenCV中用convexHull()函数寻找图像点集中的凸包，函数原型： void convexHull(InputArray points, OutputArray hull, bool clockwise=fa

Opencv图像处理---计算物体的凸包

LYKymy的博客

10-20

582

代码 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> using namespace cv; using namespa...

OpenCV学习笔记（十五）之凸包

开发小鸽

06-03

328

凸包在一个多边形的边缘和内部，任意两个点的连线都包含在边缘和内部。该多边形为凸包。 API分析 cv::convexHull cv::convexHull( InputArray points, //输入候选点，来自findContours OutputArray hull, //凸包 Bool clockwise, //顺时针方向 Bool returnPoints, //true表示返回点个数，如果第二个参数是vector<Point>则自动忽略）代码思路：首先把图像

OpenCV:凸包

czl389的专栏

03-08

1311

当评价一个点集的2D空间分布时，凸包是一个有用的工具。这个点集可以是轮廓、关键点集合等。计算凸包，OpenCV提供了函数：convexHull(Mat(points), hull, true);下面的OpenCV示例程序，随机产生了一个点集，然后计算了它的凸包。并将点集和凸包画了出来。#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/h

opencv计算点集凸包

root_clive的博客

06-11

2607

点集求凸包的问题经常会遇到，https://www.geeksforgeeks.org/orientation-3-ordered-points/ 给出了一种思路，有空了再仔细研究，本文总结了opencv中相关的方法并给出一个实例。参考：https://docs.opencv.org/4.0.0/d3/dc0/group__imgproc__shape.html#ga014b28e56cb...

opencv 求凸包convexHull()函数解析

weixin_44901043的博客

03-03

2268

文章目录一、概念二、opencv convexHull()函数1.函数原型2.参数说明三、代码示例总结一、概念引自百度：凸包（Convex Hull）是一个计算几何（图形学）中的概念。在一个实数向量空间V中，对于给定集合X，所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。X的凸包可以用X内所有点(X1，…Xn)的凸组合来构造. 在二维欧几里得空间中，凸包可想象为一条刚好包著所有点的橡皮圈。用不严谨的话来讲，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形，它能包含点集中所有的点。二、ope

Opencv 笔记7 凸包算法-Graham扫描法

weixin_39354845的博客

12-14

1913

一、凸包凸包（convex hull）是一个计算几何的概念，通俗的来说就是在一个二维的平面中有n 个点，我们可通过在外面的点画出一个多边型使得所以的点都在这个多边形里面，如下所示二、Graham扫描法思路：先找到一个最左边同时最下面的点作为起始点，然后从这个点开始按照逆时针逐个找凸包上的点，实际上就是进行极角排序依次放入栈中，同时对栈进行操作，排除点那些不非顶点的点。步骤：把所有点放在二维坐标系中，那么y方向最小的一定是一个顶点，如果这样的点有两个以上那么可以选择x方向最小的那个点.

OpenCV学习29--计算物体的凸包

二毛的博客

03-21

2708

物体的凸包（Convex hull）用于理解物体的形状或轮廓。很多复杂物体的特性都能很好的被这种缺陷表现出来。一组平面上的点，求一个包含所有点的最小的凸多边形，这就是凸包问题了。这可以形象地想成这样：在地上放置一些不可移动的木桩，用一根绳子把他们尽量紧地圈起来，这就是凸包了。凸包有什么应用？凸包在很多地方有着重要的应用，如手势识别，需要识别出手的轮廓的凸包，二维或者三维区域的边界的信息...

OpenCV图像处理—— 凸包检测

知来者逆的博客

02-28

2117

前言凸包(Convex Hull)是一个计算几何（图形学）中的概念，在一个实数向量空间V中，对于给定集合X，所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。通俗的讲就是把检测到一个平面的点以最大的外包多边形包进去。凸包检测 1.C++ API 原型 void convexHull(InputArray points, OutputArray hull, bool clockwise=false, bo...

C# OpenCVSharp 凸包检测

最新发布

03-21

<think>好的，用户想了解如何在C#中使用OpenCVSharp进行凸包检测，需要教程和示例代码。我需要先回忆OpenCVSharp的相关函数，特别是凸包检测的部分。首先，用户提供的引用中提到了Cv2.FindContours用于轮廓查找，这是凸包检测的前提步骤。凸包检测通常是在找到轮廓之后进行的，所以步骤应该是先找到轮廓，再对每个轮廓计算凸包。然后引用[2]和[3]提到了Cv2.ConvexHull方法，以及凸包的应用示例代码。这说明在OpenCVSharp中，ConvexHull函数是用来计算凸包的，参数是轮廓的点数组，返回凸包的点数组。同时，绘制凸包可以使用Polylines函数。接下来，我需要整理步骤：读取图像、预处理（转灰度、二值化）、查找轮廓、遍历轮廓计算凸包、绘制凸包和显示结果。注意预处理的重要性，确保轮廓检测准确。需要注意的参数包括FindContours的检索模式，比如RetrievalModes.External只检测外部轮廓，或者Tree获取层级结构。还有ApproximationModes，比如Simple压缩轮廓点。ConvexHull是否需要按顺时针排序，可能需要设置参数。另外，绘制凸包时，Polylines需要将凸包点数组包装成数组的数组，因为参数要求是Point[][]。颜色和线宽也要设置正确。用户可能需要完整的代码示例，包括using语句、函数调用和参数说明。还要提醒可能的异常，比如空轮廓的情况，需要判断contour是否为空。最后，常见应用场景和注意事项需要补充，比如凸包用于形状分析，结合凸缺陷等。可能还需要说明凸包的作用，比如描述物体形状，简化轮廓等。确保代码语法正确，比如Mat对象的正确使用，记得释放资源，但C#有自动垃圾回收。不过示例中最好包含using语句来释放Mat。检查是否所有步骤都覆盖，并解释每个函数的作用和参数，这样用户能理解代码的结构和原理。可能用户是初学者，所以需要详细说明每一步的意义。总结回答结构：先概述步骤，再分步讲解，给出示例代码，解释代码，最后注意事项和应用场景。参考提供的引用，特别是引用[2]的代码示例，确保正确性。</think>### C# OpenCVSharp 凸包检测教程以下是使用OpenCVSharp实现凸包检测的分步指南及示例代码： --- #### **实现步骤** 1. **图像预处理** 将图像转为灰度图并进行二值化处理，便于轮廓检测。 2. **轮廓查找** 使用`Cv2.FindContours`获取图像中所有轮廓，这是凸包计算的前提[^1]。 3. **计算凸包** 对每个轮廓调用`Cv2.ConvexHull`，生成凸包点集[^2]。 4. **绘制凸包** 通过`Cv2.Polylines`将凸包多边形绘制在原图上。 --- #### **完整示例代码** ```csharp using OpenCvSharp; using System; // 1. 读取图像并预处理 using Mat image = Cv2.ImRead("input.jpg", ImreadModes.Color); using Mat gray = new Mat(); Cv2.CvtColor(image, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY); Cv2.Threshold(gray, gray, 127, 255, ThresholdTypes.Binary); // 2. 查找轮廓 Point[][] contours; HierarchyIndex[] hierarchy; Cv2.FindContours(gray, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.List, ContourApproximationModes.ApproxSimple); // 3. 计算并绘制凸包 foreach (Point[] contour in contours) { if (contour.Length < 3) continue; // 至少需要3个点构成多边形 // 计算凸包 Point[] convexHull = Cv2.ConvexHull(contour, clockwise: true); // 绘制凸包（红色线条，线宽2） Cv2.Polylines(image, new[] { convexHull }, isClosed: true, Scalar.Red, thickness: 2); } // 4. 显示结果 Cv2.ImShow("Convex Hull Demo", image); Cv2.WaitKey(0); Cv2.DestroyAllWindows(); ``` --- #### **关键函数说明** 1. **`Cv2.FindContours`** - **作用**：从二值图像中提取轮廓。 - **参数**： - `RetrievalModes.List`：仅检索所有轮廓，不建立层级关系。 - `ContourApproximationModes.ApproxSimple`：压缩水平/垂直/斜向的冗余点[^3]。 2. **`Cv2.ConvexHull`** - **作用**：计算轮廓的凸包点集。 - **参数**： - `clockwise=true`：返回凸包点按顺时针顺序排列。 3. **`Cv2.Polylines`** - **作用**：在图像上绘制多边形。 - **注意**：需将凸包点集包装为`Point[][]`格式。 --- #### **注意事项** - **输入图像要求**：必须为二值图像，否则`FindContours`无法正确检测轮廓。 - **凸包应用场景**：物体形状分析、手势识别（结合凸缺陷计算）[^3]。 - **性能优化**：若轮廓点过多，可先使用`Cv2.ApproxPolyDP`简化轮廓。 --- #### § 相关问题 § 1. 如何计算凸包与原始轮廓的差异（凸缺陷）？ 2. OpenCVSharp中如何实现手势识别中的凸缺陷检测？ 3. 凸包检测在工业质检中的典型应用有哪些？