OpenCV图像处理技术(Python)——凸包
发布日期:2021-06-29 04:43:48
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分类:技术文章
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©FuXianjun
凸包就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。
一、凸包绘制
- 获取凸包
cv2.convexHull( points[, clockwise[, returnPoints]] )points: 轮廓;clockwise:布尔型值;returnPoints:布尔型值。
- 通过代码将下列图片进行凸包绘制
import cv2# 读取图片并转至灰度模式img = cv2.imread('contours2.png', 1)gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 二值化ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 图片轮廓contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)cnt = contours[0]# 寻找凸包并绘制凸包(轮廓)hull = cv2.convexHull(cnt)cv2.polylines(img,[hull],True,(255,0,0),2)# 显示图片cv2.imshow('line', img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()
运行结果如下:
二、凸包检测
- 将下列图片进行凸包检测: 完整代码如下:
import cv2# 读取图片并转至灰度模式img = cv2.imread('hand.png', 1)gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 二值化ret, binary = cv2.threshold(gray, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 图片轮廓contours, hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)n=len(contours) #轮廓个数contoursImg=[]x=0 #初始化要绘制的轮廓索引for i in range(n): area = cv2.contourArea(contours[i]) if area>10000: print(f"轮廓{i}的面积:\n{area}") x=icnt = contours[x]cv2.imshow("binary",binary)#寻找凸包并绘制凸包(轮廓)hull = cv2.convexHull(cnt)cv2.polylines(img,[hull],True,(0,255,0),2)cv2.drawContours(img,contours,x,(0,0,255), 3)# 显示图片cv2.imshow('line', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
运行结果为:
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[***.202.152.39]2024年04月26日 16时20分16秒
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