0036-用OpenCV的函数convexHull做凸包(凸壳)检测

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分类专栏： OpenCV下的边缘检测技术 文章标签： opencv c++ 计算机视觉
于 2018-11-16 17:30:46 首次发布
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本文介绍了如何利用OpenCV的convexHull函数进行凸包（凸壳）检测，适用于计算机视觉领域的图像处理。

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OpenCV凸凹面函数convexHull使用实例
DevPulse的博客
08-30 356
OpenCV凸凹面函数convexHull使用实例OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，可用于在各种应用程序中进行图像和视频处理。其中，凸凹面(convexHull)函数是 OpenCV 中常用的函数，它可以用于计算给定点集的凸包。本文将介绍如何使用OpenCV的convexHull函数，以便您可以在自己的项目中使用。在计算机视觉中，凸包是指一个包围所有点的最小凸多边形。它们经常被用于检测矩形或圆形区域，或作为目标识别系统中的边界。
用opencv检测convexity defects
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lichengyu的专栏
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一 概念： Convexity hull, Convexity defects       如上图所示，黑色的轮廓线为convexity hull, 而convexity hull与手掌之间的部分为convexity defects. 每个convexity defect区域有四个特征量：起始点（startPoint），结束点(endPoint)，距离convexity hull最远点(
OpenCV Tutorial: 凸殼(convexHull)
GPU全栈博主
10-31 864
凸殼(convexHull) 凸殼(Convex Hull)是一個計算幾何中的概念，簡單的說，在給定二維平面上的點集合，凸殼就是將最外層的點連接起來的凸多邊型，它能包含點集合中的所有點，在影像處理中，通常是找到某個物件後，用來填補空隙，或者是進一步的進行物件辨識。 OpenCV凸殼 void convexHull(InputArray points, OutputArray hull,
凸包算法详细简介以及c++实现
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积累点滴，保持自我
05-28 515
凸包是计算几何中包含点集的最小凸多边形，应用广泛于图像处理、路径规划等领域。常见算法包括Graham扫描法（O(nlogn)）和Andrew算法（O(nlogn)），均利用向量叉积判断点是否构成凸包。Graham扫描法先找最低点并按极角排序，通过栈维护凸包；Andrew算法通过构造上下凸壳实现。两种方法都需注意共线点和精度问题。文中提供了C++实现代码，可直接用于求解点集的凸包顶点。算法选择取决于具体需求，Graham扫描稳定但实现稍复杂，Andrew算法更简单高效。
OpenCV图像处理—— 凸包检测
知来者逆的博客
02-28 2110
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...
opencv 凸性检测
lcbwlx的专栏
01-26 3657
对于一个图形来说，凸性是很重要的一个性质。检测图形也有很多办法。这里介绍两个。 1，凸包。可以先求一个物体的凸包，然后算两者的面积之比。 2，对于图形边界任意两点，做一条连线，看这条线是否在图形内部。凸性的大小为在内部的连线与总连线之比。 方法2出自一篇论文，具体哪篇我忘了，不过我把方法用opencv写了出来。1的话，opencv自带凸包检测。具体请自行查阅吧。
Opencv2.4学习：：凸包检测
dieju8330的博客
10-14 6300
凸包检测 凸包定义 凸包（Convex Hull）是一个计算几何（图形学）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的凸多边形，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便是计算一个物体的凸包，然后计算其凸缺陷（convexity defects）。 判断：如果在集合A内连接任意两个点的直线段都在A的内部，则称集合A是凸形的。 直...
opencv中凸包运算函数convexHull()的使用
jndingxin的专栏
06-20 1159
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基础52-图像轮廓学习05-凸包获取-cv2.convexHull()
小海聊智造
08-10 2845
逼近多边形是轮廓的高度近似，但是有时候，我们希望使用一个多边形的凸包来简化它。凸包跟逼近多边形很像，只不过它是物体最外层的“凸”多边形。凸包指的是完全包含原有轮 廓，并且仅由轮廓上的点所构成的多边形。凸包的每一处都是凸的，即在凸包内连接任意两点 的直线都在凸包的内部。在凸包内，任意连续三个点的内角小于 180°。例如，在图 12-25 中，最外层的多边形为机械手的凸包，在机械手边缘与凸包之间的部分被称为凸缺陷（Convexity Defect），凸缺陷能够用来处理手势识别等问题。
OPENCV中用cv2.convexHull(Facial)函数计算凸包
2301_77444219的博客
06-16 1271
凸包是指一个包含给定二维点集所有点的最小凸多边形。在二维空间中，可以想象凸包为一条刚好包住所有点的橡皮圈，或者用不严谨的话来说，就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形。
OpenCV 凸包检测
qq_42781331的博客
02-21 1417
凸包是一个计算几何图形学中的概念，在二维欧几里得空间中，凸包可以想象成一条刚好包住所有点的橡皮圈。对于给定二维平面上的点集，凸包常常就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形，它能包含点击中所有的点。物体的凸包检测常应用在物体识别、手势识别及边界检测等领域。 OpenCV中提供了函数convexHull 用于对物体轮廓凸包进行检测 C++: void convexHull(InputArray poi...
火焰识别—凸包检测
06-26
火焰的凸包检测，视频放到了根目录下，记得改一下目录。采用的第一个特征是火焰的形状特征。针对空气流以及燃烧物属性会导致火焰形状的持续改变这一特点，我们可以利用这一特性来区别火色移动物体和真实火焰。我们使用凸包计算火灾区域边界的无序性，凸包就是给定二维平面上的点集，将最外层的点连接起来构成的凸多边形，凸包是能包含点集中所有点。
python cv2 实现图像凹凸形变
04-16
python实现对图像凹凸的形变，可应用到对dl训练样本数据进行扩充处理，批量读取指定文件夹下的图片，指定形变尺度，批量保存。
用OpenCV对图像中圆的检测以及拟合
12-24
用OpenCV对图像中圆的检测以及拟合，很有用噢
凸包应用
Paige's Blog
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http://acm.hnu.cn/online/?action=problem&type=show&id=13343 Around the Track Time Limit: 1000ms, Special Time Limit:2500ms, Memory Limit:32768KB Total submit users: 0, Accepted
OpenCV之凸包检测基础
sono_io的博客
08-16 1010
生成若干个坐标值随机的彩色点, 用convexHull函数对点连接起来的图形球凸包。
OpenCV计算机图像处理 —— 凸性缺陷 + 点多边形测试 + 形状匹配 + 轮廓分层与cv.findContours()
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OpenCV计算机图像处理 —— 凸性缺陷 + 点多边形测试 + 形状匹配 + 轮廓分层与cv.findContours() 目录OpenCV计算机图像处理 —— 凸性缺陷 + 点多边形测试 + 形状匹配 + 轮廓分层与cv.findContours()1. 凸性缺陷2. 点多边形测试3. 形状匹配4. 轮廓分层与cv.findContours()4.1 轮廓分层与cv.findcontours()的关系4.2 轮廓检索模式（四种参数） 1. 凸性缺陷 一般来说凸曲线都是凸出或平坦的曲线，如
C++OpenCV凸包检测实战
bigData1994pb的博客
05-28 1225
1.概述 凸包作为计算几何入门必学的知识非常重要，那么什么是凸包呢？ 凸包的定义可以理解为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。在找凸包的时候需要使用向量，因为两向量的叉积的正负可以判断两个向量所处的方位。向量以及相应的操作建议写成结构体的形式封装起来，包括运算符重载。 2.实现流程 先将图像转化为灰度图像 转为二值图像 找到图像全部轮廓点 使用凸包API从全部轮廓点中找到最优轮廓点 连接凸包轮廓点 3.完整实验程序 #include&
c opencv凸包检测convex hull
03-14
可以回答这个问题。C OpenCV 中的凸包检测（Convex Hull）是一种常用的图像处理技术，它可以将一个物体的边缘轮廓转换为一个凸多边形，从而方便后续的图像分析和处理。在 OpenCV 中，可以使用 cv::convexHull 函数来实现凸包检测。
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