OpenCV4入门教程101：凸包与物体检测

索引地址：系列索引

凸包（Convex Hull）是一个计算几何（图形学）中的概念。

在一个实数向量空间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。X的凸包可以用X内所有点(X1，…Xn)的凸组合来构造.

在二维欧几里得空间中，凸包可想象为一条刚好包著所有点的橡皮圈。

用不严谨的话来讲，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，它能包含点集中所有的点。

简单来说,有一个平面,平面中有许多点,凸包就是平面中包含所有点的多边形.

convex_hull

简单凸包效果

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
//      描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//------------------------------------------------------------------------------------------------
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;

//-----------------------------------【ShowHelpText( )函数】----------------------------------
//          描述：输出一些帮助信息
//----------------------------------------------------------------------------------------------
static void ShowHelpText() {
    //输出欢迎信息和OpenCV版本
    printf("\n\n\t\t\t非常感谢购买《OpenCV3编程入门》一书！\n");
    printf("\n\n\t\t\t此为本书OpenCV3版的第71个配套示例程序\n");
    printf("\n\n\t\t\t   当前使用的OpenCV版本为：" CV_VERSION);
    printf("\n\n  ----------------------------------------------------------------------------\n");
    //输出一些帮助信息
    printf("\n\t欢迎来到【凸包检测】示例程序~\n\n");
    printf("\n\t按键操作说明: \n\n"
           "\t\t键盘按键【ESC】、【Q】、【q】- 退出程序\n\n"
           "\t\t键盘按键任意键 - 重新生成随机点，并进行凸包检测\n");
}

//--------------------------------------【main( )函数】-----------------------------------------
//          描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始执行
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main() {
    //显示帮助文字
    ShowHelpText();

    //初始化变量和随机值
    Mat  image(600, 600, CV_8UC3);
    RNG &rng = theRNG();

    //循环，按下ESC,Q,q键程序退出，否则有键按下便一直更新
    while (1) {
        //参数初始化
        char          key;                             //键值
        int           count = (unsigned)rng % 100 + 3; //随机生成点的数量
        vector<Point> points;                          //点值

        //随机生成点坐标
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            Point point;
            point.x = rng.uniform(image.cols / 4, image.cols * 3 / 4);
            point.y = rng.uniform(image.rows / 4, image.rows * 3 / 4);

            points.push_back(point);
        }

        //检测凸包
        vector<int> hull;
        convexHull(Mat(points), hull, true);

        //绘制出随机颜色的点
        image = Scalar::all(0);
        for (int i = 0; i < count; i++)
            circle(image, points[ i ], 3,
                   Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)), FILLED,
                   LINE_AA);

        //准备参数
        int   hullcount = (int)hull.size();                //凸包的边数
        Point point0    = points[ hull[ hullcount - 1 ] ]; //连接凸包边的坐标点

        //绘制凸包的边
        for (int i = 0; i < hullcount; i++) {
            Point point = points[ hull[ i ] ];
            line(image, point0, point, Scalar(255, 255, 255), 2, LINE_AA);
            point0 = point;
        }

        //显示效果图
        imshow("Result", image);

        //按下ESC,Q,或者q，程序退出
        key = (char)waitKey();
        if (key == 27 || key == 'q' || key == 'Q')
            break;
    }

    return 0;
}

代码效果如图:

simple

对象凸包检测

给定一副图片,检测图片中包含的凸包.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
//---------------------------------【头文件、命名空间包含部分】----------------------------
//      描述：包含程序所使用的头文件和命名空间
//------------------------------------------------------------------------------------------------
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;

//-----------------------------------【宏定义部分】--------------------------------------------
//  描述：定义一些辅助宏
//------------------------------------------------------------------------------------------------
#define WINDOW_NAME1 "Original" //为窗口标题定义的宏
#define WINDOW_NAME2 "Result"   //为窗口标题定义的宏

//-----------------------------------【全局变量声明部分】--------------------------------------
//  描述：全局变量的声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
Mat                   g_srcImage;
Mat                   g_grayImage;
int                   g_nThresh   = 50;
int                   g_maxThresh = 255;
RNG                   g_rng(12345);
Mat                   srcImage_copy = g_srcImage.clone();
Mat                   g_thresholdImage_output;
vector<vector<Point>> g_vContours;
vector<Vec4i>         g_vHierarchy;

//-----------------------------------【全局函数声明部分】--------------------------------------
//   描述：全局函数的声明
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
void on_ThreshChange(int, void *);

//-----------------------------------【main( )函数】------------------------------------------
//   描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始执行
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main() {
    // 加载源图像
    g_srcImage = imread("1.jpg", 1);

    // 将原图转换成灰度图并进行模糊降
    cvtColor(g_srcImage, g_grayImage, COLOR_BGR2GRAY);
    blur(g_grayImage, g_grayImage, Size(3, 3));

    // 创建原图窗口并显示
    namedWindow(WINDOW_NAME1, WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow(WINDOW_NAME1, g_srcImage);

    //创建滚动条
    createTrackbar(" 阈值:", WINDOW_NAME1, &g_nThresh, g_maxThresh, on_ThreshChange);
    on_ThreshChange(0, 0); //调用一次进行初始化

    waitKey(0);
    return (0);
}

//-----------------------------------【thresh_callback( )函数】----------------------------------
//      描述：回调函数
//----------------------------------------------------------------------------------------------
void on_ThreshChange(int, void *) {
    // 对图像进行二值化，控制阈值
    threshold(g_grayImage, g_thresholdImage_output, g_nThresh, 255, THRESH_BINARY);

    // 寻找轮廓
    findContours(g_thresholdImage_output, g_vContours, g_vHierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE,
                 Point(0, 0));

    // 遍历每个轮廓，寻找其凸包
    vector<vector<Point>> hull(g_vContours.size());
    for (unsigned int i = 0; i < g_vContours.size(); i++) {
        convexHull(Mat(g_vContours[ i ]), hull[ i ], false);
    }

    // 绘出轮廓及其凸包
    Mat drawing = Mat::zeros(g_thresholdImage_output.size(), CV_8UC3);
    for (unsigned int i = 0; i < g_vContours.size(); i++) {
        Scalar color = Scalar(g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0, 255), g_rng.uniform(0, 255));
        drawContours(drawing, g_vContours, i, color, 1, 8, vector<Vec4i>(), 0, Point());
        drawContours(drawing, hull, i, color, 1, 8, vector<Vec4i>(), 0, Point());
    }

    // 显示效果图
    imshow(WINDOW_NAME2, drawing);
}

dynamic

OpenCV
#OpenCV
OpenCV4入门教程101：凸包与物体检测
https://feater.top/opencv/opencv-convex-hull-and-objects-detection/
作者
JackeyLea
发布于
2020年9月13日
许可协议