OpenCV之凸包(convexhull)

最新推荐文章于 2025-03-24 09:02:16 发布
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分类专栏： 【无人机】 AR 文章标签： Convex Hull
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangbaodong070411209/article/details/89417992
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本文介绍了凸包(Convex Hull)的原理，它是在多维空间中包围点集的最小面积外壳。文章探讨了Graham's Scan和Jarvis' March两种实现方法，并提供了OpenCV 3.4和2.4版本的样例代码链接。通过学习，读者可以掌握如何在OpenCV中使用凸包，并了解Hull参数的含义。文章最后展示了自定义点集绘制凸包的实践结果。

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关于凸包原理：Convex Hull

在多維空間中有一群散佈各處的點，「凸包」是包覆這群點的所有外殼當中，表面積暨容積最小的一個外殼，而最小的外殼一定是凸的。
作者提到多种实现方法：
Graham’s Scan
Jarvis’ March（ Gift Wrapping Algorithm ）
具体参考下面链接：
http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/ConvexHull.html

OpenCV 样例

OpenCV3.4版本
https://docs.opencv.org/3.4.4/d5/d04/samples_2cpp_2convexhull_8cpp-example.html#a12
OpenCV2.4版本
https://docs.opencv.org/2.4.13.7/doc/tutorials/imgproc/shapedescriptors/hull/hull.html
通过上面的学习，我们已经掌握了凸包的使用方法。接下来我们动手自己实现一个：

int main()
{
	Mat i
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OpenCV 凸包Convex Hull
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
04-20 438
OpenCV 凸包Convex Hull凸包Convex Hull目标代码结果 凸包Convex Hull 目标 在本教程中，您将学习如何： 使用OpenCV函数cv :: convexHull 代码 #include "opencv2/imgcodecs.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc.hpp" #include <iostream> using namespace cv; using namespac
凸包(Convex Hull) - OpenCV C++实现
PixelProX的博客
09-08 340
凸包(Convex Hull)是计算几何学中的一个重要概念，它是一个多边形，包围了给定点集合中的所有点。在计算机视觉领域，OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，提供了凸包计算的功能。本篇文章将介绍如何使用OpenCV的C++接口来计算凸包，并提供相应的源代码。你可以根据自己的需要，将上述代码集成到你的项目中，并根据实际情况调整输入点集合和输出参数。可以看到，凸包是一个由这四个点组成的多边形，它包围了原始点集合中的所有点。在函数的最后，我们将计算得到的凸包点集合作为结果返回。函数来进行凸包计算。
opencv 凸包
zhangjunp3的博客
04-03 2950
一、话说凸包凸包（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）。二、处理凸包的一般步骤预处理获取轮廓调用函数获得凸包画出凸包（可选），计算凸缺陷（可选）关于凸包，在...
opencv学习-imgprocess-凸包函数Convex Hull和boundingRect以及minEnclosingCircle
siliang13的专栏
11-20 4220
当我们找到轮廓后可以用opencv中的Convex Hull函数来求出轮廓凸包，也可用boundingRect求出边缘矩形，minEnclosingCircle求出外接圆，再用drawcontours画出凸包、边缘矩形和外接圆。 approxPolyDP用来使多边形平滑化 boundingRect用来找长宽方向上的矩形 minEnclosingCircle用来找最小外接圆
Python----计算机视觉处理（Opencv：凸包特征检测：凸包方法）
最新发布
weixin_64110589的博客
03-24 1430
通俗的说，就是完全凸起，没有凹处的多边形，也叫做凸多边形。一 般来说凸包都是伴随着某类点集存在的，也被称为某个点集的凸包。对于一个点集来说，如果该点集存在凸包，那么这个点集中的所有的点要么 在这个凸包上，要么在这个凸包内。凸包检测常用在物体识别、手势识别及边界检测等领域。
OpenCV中的凸包
qq_25105061的博客
10-31 449
OpenCV中的凸包 凸包是指给定一个二维平面上的点集，凸包就是将这个点集最外层的点连接起来构成的凸多边形。 上一节的找到图像的边界点的坐标信息，在此基础之上，进行凸包操作。 具体流程: 找到图像的轮廓边界坐标信息，存储在vector<vector> contours中，则每一个contours[i]代表了一条边际，即是一系列点的集合，然后，我们利用凸包的定义，在这个点集上找到凸包，遍...
【OpenCV】-物体的凸包
qq_44859533的博客
08-10 1881
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 系列 --- 凸包
Keep Trying, Keep Fighting
10-09 2272
对某些算法来说，比如在一些利用特征点的算法中，通常需要凸包将一些选定的点包含进来。比如给定如下图（第一行），利用Harris角点检测算法得到一些特征点（第二行），我们想得到包含这些特征点的一个凸包（第三行）。 为了得到这个结果，可以利用OpenCV提供的凸包函数，函数原型如下： void convexHull(InputArray points, OutputArray hull, bool clo
opencv中凸包运算函数convexHull()的使用
jndingxin的专栏
06-20 1133
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。
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opencv之图像轮廓（三）--凸包
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09-11 2030
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1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。图1。
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自己编的，用凸包算多边形的面积，输入由文件输入
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主要介绍了Python求凸包及多边形面积教程，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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图片地址需要自己改动，用的是opencv的提取轮廓函数，可以通过参数设定选择提取轮廓的外边缘和内边缘
凸包面积的计算~~~~
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stack<point> s; cin>>n; for(i = 0; i < n; i++) cin>>pot[i].x>>pot[i].y; x = pot[0].x; y = pot[0].y; p = 0; for(i = 1; i < n; i++) //寻找最左上的点 { if(pot[i].y < y || (pot[i].y == y && pot[i].x < x)) { x = pot[i].x; y = pot[i].y; p = i; } } p0.x = x; p0.y = y; swap(pot[0], pot[p]); sort(pot + 1, pot + n, cmp); //排序 s.push(p0); s.push(pot[1]); s.push(pot[2]); point t; for(i = 3; i < n; i++) //凸包 { while(!s.empty()) { t = s.top(); s.pop(); p = ( pot[i].x-s.top().x)*(t.y-s.top().y) - (t.x-s.top().x)*(pot[i].y-s.top().y ); if(p < 0) { s.push(t); break; } } s.push(pot[i]); } double area = 0; t = s.top(); s.pop(); area += (p0.x * t.y - p0.y * t.x)/2.0; while(!s.empty()) { area += (t.x * s.top().y - t.y * s.top().x)/2.0; t = s.top(); s.pop(); } if(area < 0) area = -area; cout<<fixed<<setprecision(3)<<area<<endl;
opencv学习笔记（三十）凸包
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c opencv凸包检测convex hull
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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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