Python OpenCV 凸包：使用OpenCV实现凸包算法

已于 2024-07-25 16:02:44 修改
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分类专栏： Python全栈工程师学习指南 文章标签： python opencv 算法
于 2024-07-25 15:53:44 首次发布
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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，凸包算法是一种十分重要的技术，Python OpenCV 凸包可以帮助我们快速地实现凸包算法，并对图像中的轮廓进行处理。

Python OpenCV 凸包算法的实现依赖于 OpenCV 库，OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，提供了许多图像处理模块，包括图像的读取、显示、转换、分割、特征提取等，下面我们演示如何使用 Python OpenCV 凸包算法对图像轮廓进行处理。

首先需要导入 OpenCV 库，并读取一张图片，接下来将对该图片进行处理，提取其中的轮廓，并使用凸包算法对轮廓进行处理。

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')
# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.f
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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。
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作者：ccccting 案列：© Fu Xianjun. All Rights Reserved. 什么是凸包 定义 凸包与轮廓近似相似，但不同，虽然有些情况下它们给出的结果是一样的。函数cv2.convexHull()可以用来检测一个曲线是否具有凸性缺陷，并能纠正缺陷。一般来说，凸性曲线总是凸出来的，至少是平的。如果有地方凹进去了就被叫做凸性缺陷。例如下图中的手，红色曲线显示了手的凸包，凸性缺陷被双箭头标出来了。 代码 . @param points Input 2D point s
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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 文章目录前言二、使用步骤1.获取凸包 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 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，所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。  
OpenCV:凸包
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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
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### OpenCV中的凸包检测与图像分割 #### 使用OpenCV进行凸包检测 在OpenCV中，`cv2.convexHull()` 是用于计算给定轮廓的凸包的主要函数。该函数接受一个轮廓作为输入并返回其对应的凸包点集[^1]。这些点可以用 `cv2.polylines()` 绘制出来以便可视化。 以下是实现凸包检测的一个简单示例： ```python import cv2 import numpy as np # 创建一个空白画布 image = np.zeros((500, 500, 3), dtype=np.uint8) # 定义一些随机点 points = np.array([[200, 10], [250, 50], [300, 10], [275, 100], [225, 90]], dtype=np.int32) # 计算凸包 hull = cv2.convexHull(points) # 将点和凸包绘制到图像上 for point in points: cv2.circle(image, (point[0], point[1]), 5, (0, 0, 255), -1) # 蓝色圆圈标记原始点 cv2.polylines(image, [hull], isClosed=True, color=(0, 255, 0), thickness=2) # 绿线连接凸包 # 显示结果 cv2.imshow('Convex Hull', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码展示了如何通过一组二维坐标来找到它们的凸包，并将其显示在一个窗口中[^2]。 #### 基于OTSU阈值化与凸包检测的图像分割 对于更复杂的场景，比如粘连对象的分离，可以结合 OTSU 阈值法和凸包检测技术完成图像分割。下面提供了一个完整的流程实例： ```python import cv2 import numpy as np # 加载灰度图片 img_gray = cv2.imread('rice.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 应用 Otsu 方法自动获取最佳阈值 _, img_binary = cv2.threshold(img_gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 查找外部轮廓 contours, _ = cv2.findContours(img_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 初始化绘图变量 result_img = cv2.cvtColor(img_gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 对每个轮廓执行操作 for contour in contours: hull = cv2.convexHull(contour) # 获取当前轮廓的凸包 area = cv2.contourArea(hull) # 测量区域大小 if area > 50: # 过滤掉过小的对象 cv2.drawContours(result_img, [hull], -1, (0, 255, 0), 2) # 绘制绿色边界框 # 展示最终效果 cv2.imshow("Segmented Image", result_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 此脚本首先加载一张灰度图像，接着利用 Otsu 的自适应阈值得到二值化版本，最后遍历所有发现的轮廓并仅保留那些具有较大面积的目标[^3]。 #### 结论 凸包检测不仅能够帮助识别目标物周围的最小包围多边形，而且还能与其他算法相结合解决实际应用问题，例如物体计数或者形态分析等领域都有重要作用。
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