opencv将小凸包抹平
时间: 2024-01-10 17:22:00 浏览: 22
以下是使用OpenCV将小凸包抹平的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('contours2.png')
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 阈值处理
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, 0)
# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 获取凸包
hull = cv2.convexHull(contours[0])
# 绘制抹平后的凸包
cv2.polylines(img, [hull], True, (255, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码首先读取了一张图像,然后将其转换为灰度图。接下来,通过阈值处理得到二值图像。然后,使用`cv2.findContours`函数查找图像中的轮廓。最后,使用`cv2.convexHull`函数获取轮廓的凸包,并使用`cv2.polylines`函数绘制抹平后的凸包。最后,通过`cv2.imshow`函数显示图像。
相关问题
opencv轮廓凸包
引用和引用[2]提供了关于OpenCV中轮廓凸包的相关信息。通过使用cv2.convexHull()函数可以计算给定轮廓的凸包,并返回凸包的角点。此外,通过使用cv2.convexityDefects()函数可以找到凸包中的缺陷点。
代码示例:
```python
import cv2
# 读取图像并进行预处理
img = cv2.imread('1.jpg')
imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, imgThreshold = cv2.threshold(imgGray, 180, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(imgThreshold, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 计算凸包
hull = cv2.convexHull(contours[0])
# 绘制凸包多边形
cv2.polylines(img, [hull], True, (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('Convex Hull', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
```
在上述代码中,我们首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后,我们使用阈值化将图像转换为二值图像。接下来,我们使用cv2.findContours()函数查找图像中的轮廓。然后,我们使用cv2.convexHull()函数计算轮廓的凸包。最后,我们使用cv2.polylines()函数绘制凸包多边形,并显示图像。
opencv计算凸包
OpenCV中的凸包是指将一个点集包围在一个凸多边形内的最小凸多边形。计算凸包可以使用cv2.convexHull()函数。该函数接受一个轮廓作为输入,并返回一个凸包。凸包可以用于手势识别、物体识别等领域。除了计算凸包,OpenCV还提供了其他函数来逼近多边形和计算凸性缺陷。其中,cv2.approxPolyDP()函数可以用于逼近多边形,cv2.convexityDefects()函数可以用于计算凸性缺陷。