如何寻找图像中黄色区域的凸点(inRange找到黄色区域后需进行形态学处理)C++

首先，你需要进行以下步骤：

1. 使用inRange函数找到图像中黄色区域，这将生成一个二值图像。

2. 对二值图像进行形态学处理，以便减少噪声并获得连通区域。你可以使用开运算或闭运算等形态学操作。这将生成一个处理后的二值图像。

3. 使用findContours函数找到处理后的二值图像中的所有轮廓。

4. 对于每个轮廓，使用convexHull函数找到其凸包。

5. 对于每个凸包，使用approxPolyDP函数找到其凸点。

以下是一些基本代码示例：

// 加载图像
Mat img = imread("image.jpg");

// 定义HSV颜色范围
Scalar yellow_low = Scalar(20, 100, 100);
Scalar yellow_high = Scalar(30, 255, 255);

// 将图像转换为HSV颜色空间
Mat hsv;
cvtColor(img, hsv, COLOR_BGR2HSV);

// 找到黄色区域并生成二值图像
Mat yellow_mask;
inRange(hsv, yellow_low, yellow_high, yellow_mask);

// 进行形态学处理来减少噪声并获得连通区域
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(5, 5));
morphologyEx(yellow_mask, yellow_mask, MORPH_OPEN, kernel);
morphologyEx(yellow_mask, yellow_mask, MORPH_CLOSE, kernel);

// 找到所有轮廓
vector<vector<Point>> contours;
findContours(yellow_mask, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

// 对每个轮廓，找到其凸包和凸点
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
    // 找到当前轮廓的凸包
    vector<Point> hull;
    convexHull(contours[i], hull);

    // 找到当前凸包的凸点
    vector<Point> convex_points;
    approxPolyDP(hull, convex_points, 10, true);

    // 在图像上绘制凸点
    for (size_t j = 0; j < convex_points.size(); j++) {
        circle(img, convex_points[j], 5, Scalar(0, 255, 0), -1);
    }
}

// 显示图像
imshow("Image", img);
waitKey(0);

注意，上面的代码仅为示例，你需要根据你的具体情况进行修改。