OpenCV實(shí)現(xiàn)物體的凸包檢測的示例代碼
1、 凸包
什么是凸包?
解釋:給定二維平面上的點(diǎn)集,凸包就是將最外層的點(diǎn)連接起來構(gòu)成的凸邊形,它是包含點(diǎn)集中所有的點(diǎn)。
如下:用人手圖來舉例說明凸缺陷概念。手周圍深色的線描畫出凸包,A到H被標(biāo)出的區(qū)域是凸包的各個(gè)“缺陷”,這些凸度缺陷提供了手以及手狀態(tài)的特征表現(xiàn)的方法。
2、尋找凸包:convexHull()函數(shù)
說明:convexHull()函數(shù)用于尋找圖像點(diǎn)集中的凸包。
void convexHull(InputArray points,OutputArray hull,bool clockwise=false,bool returnPoints=true)
第一個(gè)參數(shù):輸入的二維點(diǎn)集,可以填Mat類型或者std::vector
第二個(gè)參數(shù):輸出參數(shù),函數(shù)調(diào)用后找到的凸包。
第三個(gè)參數(shù):操作方向的標(biāo)識(shí)符。當(dāng)此標(biāo)識(shí)符為True時(shí),輸出的凸包為順時(shí)針方向。否則為逆時(shí)針方向。
第四個(gè)參數(shù):操作標(biāo)識(shí)符,默認(rèn)值True。當(dāng)標(biāo)識(shí)符為真時(shí),函數(shù)返回各個(gè)凸包的各個(gè)點(diǎn)。否則,它返回凸包各點(diǎn)的指數(shù)。
3、函數(shù)解析之theRNG()
函數(shù)說明:返回默認(rèn)的隨機(jī)數(shù)生成器。如果需要使用生成器獲得一個(gè)隨機(jī)數(shù)或者初始化一個(gè)數(shù)組,可以使用 randu 或者 randn代替。但想要在一個(gè)循環(huán)中產(chǎn)生很多隨機(jī)數(shù),那么使用此函數(shù)檢索生成器,會(huì)很快。
RNG &rng = theRNG(); //用其引用來接收theRNG函數(shù)返回的隨機(jī)數(shù)生成器(RNG就是隨機(jī)數(shù)生成器的類)
4 、circle()函數(shù)【回憶】
void circle(CV_IN_OUT Mat& image, Point center, int radius, const Scalar& color, int thickness=1, int lineType=8);
image:為圖像,單通道多通道都行,不需要特殊要求
center:為畫圓的圓心坐標(biāo)
radius:為圓的半徑
color:為設(shè)定圓的顏色,比如用CV_RGB(255, 0,0)設(shè)置為紅色, CV_RGB(255,255,255)設(shè)置為白色,CV_RGB(0, 0,0)設(shè)置為黑色
thickness:為設(shè)置圓線條的粗細(xì),值越大則線條越粗,為負(fù)數(shù)則是填充效果,-1表示繪制實(shí)心圓
lineType:表示線形。OpenCV中有三種可以選擇LINE_4、LINE_8、LINE_AA。其中LINE_4表示采用4鄰接的方式繪制,LINE_8表示采用8鄰接的方式繪制,
LINE_AA表示高斯濾波抗鋸齒。
5、基礎(chǔ)示例程序:凸包檢測基礎(chǔ)
說明:隨機(jī)生成3~103個(gè)坐標(biāo)值隨機(jī)的彩色點(diǎn),然后將這些點(diǎn)連接起來
#include<opencv2/opencv.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { //初始化變量和隨機(jī)值 Mat image(500, 500, CV_8UC3); RNG & rng = theRNG(); while (1) { char key; int count = (unsigned)rng % 100 + 3;//隨機(jī)生成點(diǎn)的數(shù)量 cout << count << endl; vector<Point> points;//點(diǎn)值 //隨機(jī)生成點(diǎn)坐標(biāo) for (int i = 0; i < count; i++) { Point point; point.x = rng.uniform(image.cols / 4, image.cols * 3 / 4);//uniform() 方法將隨機(jī)生成下一個(gè)實(shí)數(shù),它在[x,y]范圍內(nèi)。 point.y = rng.uniform(image.rows / 4, image.rows * 3 / 4); if(i<10) cout << "(" << point.x << "," << point.y << ")" << endl; points.push_back(point);//C++ vector::push_back 會(huì)先創(chuàng)建臨時(shí)對象,然后將臨時(shí)對象拷貝到容器中 } //檢測凸包 vector<int> hull; convexHull(Mat(points), hull, true); //繪制出隨機(jī)顏色的點(diǎn) 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); } //準(zhǔn)備參數(shù) int hullcount = (int)hull.size();//凸包邊數(shù) Point point0 = points[hull[hullcount - 1]];//連接凸包邊的坐標(biāo)點(diǎn) // cout << hull[0] <<":"<< hull.size()<<endl; //繪制凸包的邊 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; } imshow("凸包檢測", image); key = (char)waitKey(); if (key == 27 || key == 'q' || key == 'Q') break; } return 0; }
到此這篇關(guān)于OpenCV實(shí)現(xiàn)物體的凸包檢測的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)OpenCV物體凸包檢測內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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