23-凸包ConvexHull（EmguCV学习）

最新推荐文章于 2024-03-26 08:00:00 发布

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本文详细介绍了使用OpenCV进行凸包检测和缺陷分析的方法，包括二维点集的凸包计算、轮廓凸包绘制、缺陷检测及凸性缺陷分析，适用于手势识别等应用场景。

文章目录

1、说明

1、CvInvoke.ConvexHull()函数：寻找二维点集的凸包；
hull : VectorOfPoint类型或者VectorOfInt类型（返回凸包的点或凸包点的索引）；
points : 二维点集：VectorOfPoint类型
在这里插入图片描述 2、ConvexHull()函数与DrawContours()函数配合，可以用来检测物体是否存在缺陷（应用）；
3、convexityDefects()函数说明：计算轮廓的凸性缺陷，可以用来做手势识别

contour : 单个轮廓，数据类型： VectorOfPoint
convexHull : 凸包索引或指针，C#中只能为索引，VectorOfInt 类型（ConvexHull()函数计算出来的）
convexityDefects :  输出结果，凸性缺陷检测结果，个人觉得应该是vector<Vec4i>类型，EmguCV中可以
使用VectorOfVectorOfInt 类或Mat 类或 VectorOfRect 类来存储该结果；依次存储起始点索引、结束点索引、
最远点索引、以及最远点到凸包的距离（像素单位）：必须除去256（具有8个小数位），以得到正确的距离值。

OpenCV说明：

在这里插入图片描述
EmguCV中说明：

2、二维点集的凸包

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using Emgu.CV;
using Emgu.Util;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.CV.CvEnum;
using Emgu.CV.Util;
using System.Drawing;
namespace lesson23
{
   
   
    class Program
    {
   
   
        static void Main(string[] args)
        {
   
   
            ///点集的凸包
            //Mat src = Mat.Zeros(500, 500, DepthType.Cv8U, 3);  //创建黑色图像

            Mat src = new Mat(500, 500, DepthType.Cv8U, 3);
            src.SetTo(new MCvScalar(0));


            Random random = new Random();
            VectorOfPoint vPoints1 = new VectorOfPoint(); //存储随机点
            VectorOfPoint hull = new VectorOfPoint();  //存储凸包点

            while (true)
            {
   
   
                hull.Clear(); //清除上一次数据
                src.SetTo(new MCvScalar(0));
                int count = random.Next(3, 60);
                for (int i = 0; i < count;i++)  //创建随机点集
                {
   
   
                    Point[] pt = new Point[1];
                    pt[0].X = random.Next(src.Cols / 5, src.Cols * 4 / 5);
                    pt[0].Y = random.Next(src.Rows / 5, src.Rows * 4 / 5);
                    //在源图像上显示随机点集
                    CvInvoke.Circle(src, pt[0], 3, 
                        new MCvScalar(random.Next(0, 255), random.Next(0, 255), random.Next(0, 255)),-1);
                    vPoints1.Push(pt);
                }
                CvInvoke.Imshow("src", src);
                CvInvoke.ConvexHull(vPoints1, hull, false, true);
                for(int i = 0; i < hull.Size;i++)