寻找凸包 convex hull(一)

最新推荐文章于 2023-03-11 15:12:45 发布

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本文介绍了一种基于OpenCV2的凸包检测方法，通过暴力搜索算法确定构成凸包的点集。文章详细展示了如何利用点的坐标信息判断其余点是否位于某条直线的同一侧，以此来确定凸包的边界。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

今天学习OpenCV2中的ConvecHull函数连接如下：http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/shapedescriptors/hull/hull.html#hull

网上看了看有好多种方法来实现凸包的寻找，我自己也尝试一下暴力搜索解决这个问题

搜索的思路就是：凸包上的每条边都会是所有点在该直线的同一侧

思路是非常简单的，下面是代码

#ifndef CONVEX_HULL_MM
#define CONVEX_HULL_MM
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

#define Width 640
#define Height 480
#define PointNum 18
//typedef struct myPoint
//{
//	int x;
//	int y;
//	bool operator == (const myPoint &point)
//	{
//		return ((this->x == point.x)&&(this->y == point.y));
//	}
//}_Point;
void drawPoint();
bool reverseYAxis(vector<Point> &input);
void getPoint(vector<Point> &input);
#endif

源文件

/*
	2013/12/23
	寻找凸包的暴力方法
*/

#include "stdafx.h"
#include "convexhull.h"
#include <cmath>
#include <cstdlib>

static Mat img;
static vector<Point> input(PointNum);

//opencv窗口的坐标系与笛卡尔坐标系的Y轴刚好相反
bool reverseYAxis(vector<Point> &input)
{
	for (int i=0; i<input.size(); i++)
	{
		input[i].x = input[i].x;
		input[i].y = Height - input[i].y;
	}
	return true;
}
//使用随机数产生需要的点
void getPoint(vector<Point> &input)
{
	RNG rng(1111);
	for (int i=0; i<PointNum; i++)
	{
		input[i].x = rng.uniform(100, 540);
		input[i].y = rng.uniform(10, 400);
	}
}

//寻找并绘制边界--暴力的方法
//思路是凸包的边界一定可以让剩余点都在该边界的一侧
bool findBorder(const vector<Point> &input)
{
	int A, B, C, D;
	int counter = 0;
	Point p0, p1, temp;
	for (int i=0; i<input.size(); i++)
	{
		for (int j=i+1; j<input.size(); j++)//遍历得到每条直线的两个点
		{
			p0 = input[i];
			p1 = input[j];
			A = p0.y - p1.y; B = p1.x - p0.x;//A,B,C根据直线的两点式得到
			C = p0.x*p1.y - p0.y*p1.x;
			for (int k=0; k<input.size(); k++)
			{
				if(input[k]==p0 || input[k]==p1)//对直线外的所有点遍历
					continue;
				D = A*input[k].x + B*input[k].y + C;
				if(D>0)
					counter++;
				else 
					counter--;
			}
			if(abs(counter) == PointNum-2) //统计，找到符合条件者
			{
				line(img, input[i], input[j], Scalar(255,0,0));
			}
			counter = 0;
		}
	}
	return true;
}

void drawPoint()
{
	getPoint(input);
	reverseYAxis(input);
	img.create(Size(640, 480), CV_8UC3);
	
	for(int i=0; i<input.size(); i++)
	{
		circle(img, input[i], 10, Scalar(0,0,255), 3, 8);
	}
	findBorder(input);
	imshow("wmd", img);
}

在main函数中直接调用drawPoint即可，运行结果如图