opencv轮廓凸包滤除
时间: 2024-08-29 15:02:18 浏览: 133
在OpenCV中,轮廓凸包(Convex Hull)指的是覆盖一组点的最小凸多边形。轮廓凸包滤除通常指的是从一幅图像中提取轮廓后,进一步计算这些轮廓的凸包,然后基于凸包信息来滤除一些不符合条件的轮廓部分。这一技术可以用于图像处理和计算机视觉中的物体识别、形状分析等场景。
处理步骤大致如下:
1. 使用OpenCV函数`cv2.findContours()`来检测图像中的轮廓。
2. 对每一个轮廓使用`cv2.convexHull()`函数来计算其凸包。
3. 根据凸包的特性(如面积、周长、角度等)来决定是否保留该轮廓,或者对轮廓进行剪裁。
例如,可以滤除那些面积太小或者形状不规则的轮廓部分,或者根据凸缺陷(convexity defects)来识别并剪裁掉轮廓中凹进去的部分,以得到更平滑的边缘。
相关问题
opencv轮廓凸包滤除c++代码
在OpenCV中,轮廓凸包(Convex Hull)是一个用于表示物体最外围的多边形的算法。如果有多条边在凸包内部相交,那么这些边将被忽略,只保留凸包边缘上的点。使用OpenCV的`convexHull`函数可以找到一个点集的凸包,并返回凸包点的索引。在C++中使用这个功能,你需要首先使用`findContours`函数找到图像中的轮廓,然后使用`convexHull`来计算凸包。
以下是一个简单的C++代码示例,展示了如何使用OpenCV找到轮廓的凸包并绘制它:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
int main() {
// 读取图像
cv::Mat src = cv::imread("path_to_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
if (src.empty()) {
std::cerr << "Error: 图像无法读取." << std::endl;
return -1;
}
// 二值化处理
cv::Mat binary;
cv::threshold(src, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);
// 寻找轮廓
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// 计算凸包
std::vector<cv::Point> hull;
for (const auto& contour : contours) {
cv::convexHull(contour, hull);
// 绘制凸包
cv::polylines(src, std::vector<std::vector<cv::Point>>{hull}, true, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
}
// 显示结果
cv::imshow("凸包", src);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
在这段代码中,首先读取一张图像并进行二值化处理,然后使用`findContours`函数找到轮廓。对于找到的每一个轮廓,使用`convexHull`函数计算其凸包,并使用`polylines`函数将凸包绘制到原始图像上。
opencv凸包检测 分割
### 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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