imgproc模块--计算物体的凸包

来源：互联网发布：vb ado控件下载编辑：程序博客网时间：2024/06/05 11:19

１.目的
（１）使用openCV函数convexHull计算物体的凸包

2.原理
[1]什么是凸包
点集Q的凸包(convex hull)是指一个最小凸多边形，满足Q中的点或者在多边形边上或者在其内。右图中由红色线段表示的多边形就是点集Q={p0,p1,…p12}的凸包。
一组平面上的点，求一个包含所有点的最小的凸多边形，这就是凸包问题了。这可以形象地想成这样：在地上放置一些不可移动的木桩，用一根绳子把他们尽量紧地圈起来，这就是凸包了。

[2]凸包作用
凸包在很多地方有着重要的应用，如手势识别，需要识别出手的轮廓的凸包，二维或者三维区域的边界的信息等。

3.部分代码解释
（1）convexHull

        /*        convexHull参数解释        contours[i]:轮廓i点        hull[i]：凸包i的点        bool clockwise:bool变量，表示求得的凸包是顺时针方向还是逆时针方向，true是顺时针方向,false为逆时针方向        bool returnPoints:bool变量，表示是否返回凸包点        */        convexHull(contours[i], hull[i], false);

４.完整代码
（1）CommonInclude.h

#ifndef COMMON_INCLUDE#define COMMON_INCLUDE#include<iostream>#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>using namespace std;using namespace cv;#endif

（2）ConvexHull.cpp

#include"CommonInclude.h"Mat src, src_gray, src_blur;Mat src_canny;int thresh = 50;int max_thresh = 85;char windowName[] = "convexHull";RNG rng(12345);void ThreshCallBack(int, void*){    vector< vector<Point> > contours;    vector<Vec4i> hirerarchy;    //边缘检测    Canny(src_gray, src_canny, thresh, 3*thresh, 3);    //threshold(src_gray, src_canny, thresh, 255, CV_THRESH_BINARY);    //寻找轮廓    findContours(src_canny, contours, hirerarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0,0));    vector< vector<Point> > hull(contours.size());    for(int i=0; i<contours.size(); i++){        //为每一个轮廓寻找凸包        /*        convexHull参数解释        contours[i]:轮廓i点        hull[i]：凸包i的点        bool clockwise:bool变量，表示求得的凸包是顺时针方向还是逆时针方向，true是顺时针方向,false为逆时针方向        bool returnPoints:bool变量，表示是否返回凸包点        */        convexHull(contours[i], hull[i], false);    }    Mat drawing = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC3);    for(int j=0; j<contours.size(); j++){        //绘制凸包        Scalar color = Scalar(rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255), rng.uniform(0,255));        drawContours(drawing, contours, j, color, 2, 8,  vector<Vec4i>(), 0, Point());        drawContours(drawing, hull, j, color, 2, 8,  vector<Vec4i>(), 0, Point());    }    imshow(windowName, drawing);}int main(int argc, char** argv){    if(argc<2){        cout << "more parameters are required!!!" << endl;        return(-1);    }    src = imread(argv[1]);    if(!src.data){        cout << "error to read imgea!!!" << endl;        return(-1);    }    namedWindow(windowName, CV_WINDOW_AUTOSIZE);    GaussianBlur(src, src_blur, Size(3,3), 0, 0);    cvtColor(src_blur, src_gray, CV_BGR2GRAY);    createTrackbar("Thresh:", windowName, &thresh, max_thresh, ThreshCallBack);    ThreshCallBack(0,0);    waitKey(0);    return(0);}

参考文献
1.http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/shapedescriptors/hull/hull.html

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