OpenCV4入门101:凸包与物体检测

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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

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//---------------------------------【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.

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//---------------------------------【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