opencv实战从0到N （14）- 凸包算法 convexity defects

同步个人知乎：中庸

1，凸包算法(convex hull)

凸包算法：

其实很简单，就是用一个的凸多边形围住所有的点。就好像桌面上有许多图钉，用一根紧绷的橡皮筋将它们全部围起来一样。算法详细步骤：

1. 找到所有点中纵坐标y最小的电，也就是这些点中最下面的点，记为p0。

2. 然后计算其余点与该点的连线与x轴之间夹角的余弦值，将这些点按其对于最低点的余弦值从大到小排序，排序好的点记为p1, p2, p3, ......，选择余弦值大的进行链接。

2，Convexity defects

如上图所示，黑色的轮廓线为convexity hull, 而convexity hull与手掌之间的部分为convexity defects. 每个convexity defect区域有四个特征量：起始点（startPoint），结束点(endPoint)，距离convexity hull最远点(farPoint)，最远点到convexity hull的距离(depth)。

3，opencv实现：

void convexity_defects(Mat src)
{Mat src_copy = src.clone();Mat threshold_output, src_gray;vector<vector<Point> > contours;vector<Vec4i> hierarchy;cvtColor(src, src_gray,CV_BGR2GRAY);imshow("src", src);imshow("src_gray", src_gray);/// Detect edges using Thresholdthreshold(src_gray, threshold_output, 60, 255, THRESH_BINARY);imshow("threshold_output", threshold_output);/// Find contoursfindContours(threshold_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));/// Find the convex hull object for each contourvector<vector<Point> >hull(contours.size());// Int type hullvector<vector<int>> hullsI(contours.size());// Convexity defectsvector<vector<Vec4i>> defects(contours.size());for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++){convexHull(Mat(contours[i]), hull[i], false);// find int type hullconvexHull(Mat(contours[i]), hullsI[i], false);// get convexity defectsconvexityDefects(Mat(contours[i]), hullsI[i], defects[i]);}/// Draw contours + hull resultsMat drawing = Mat::zeros(threshold_output.size(), CV_8UC3);for (size_t i = 0; i< contours.size(); i++){Scalar color = Scalar(210, 50, 255);drawContours(drawing, contours, i, color, 1, 8, vector<Vec4i>(), 0, Point());drawContours(drawing, hull, i, color, 1, 8, vector<Vec4i>(), 0, Point());// draw defectssize_t count = contours[i].size();std::cout << "Count : " << count << std::endl;if (count < 300)continue;vector<Vec4i>::iterator d = defects[i].begin();while (d != defects[i].end()) {Vec4i& v = (*d);//if(IndexOfBiggestContour == i){int startidx = v[0];Point ptStart(contours[i][startidx]); // point of the contour where the defect beginsint endidx = v[1];Point ptEnd(contours[i][endidx]); // point of the contour where the defect endsint faridx = v[2];Point ptFar(contours[i][faridx]);// the farthest from the convex hull point within the defectint depth = v[3] / 256; // distance between the farthest point and the convex hullif (depth > 2 && depth < 500){line(drawing, ptStart, ptFar, CV_RGB(0, 255, 0), 2);line(drawing, ptEnd, ptFar, CV_RGB(0, 255, 0), 2);circle(drawing, ptStart, 4, Scalar(255, 0, 0), 2);circle(drawing, ptEnd, 4, Scalar(255, 0, 0), 2);circle(drawing, ptFar, 4, Scalar(100, 0, 255), 2);}/*printf("start(%d,%d) end(%d,%d), far(%d,%d)\n",ptStart.x, ptStart.y, ptEnd.x, ptEnd.y, ptFar.x, ptFar.y);*/}d++;}}/// Show in a windownamedWindow("Hull demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow("Hull demo", drawing);}int main(int argc, char** argv)
{string filename = "QWQW.jpg";if (filename.empty()){cout << "\nDurn, empty filename" << endl;return 1;}Mat image = imread(filename, 1);if (image.empty()){cout << "\n Durn, couldn't read image filename " << filename << endl;return 1;}convexity_defects(image);cvWaitKey(0);return 0;
}

4，结果：

参考：https://blog.csdn.net/qq_34106574/article/details/88345535

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