matlab中凸包和凸缺陷的代码
时间: 2023-11-04 12:58:31 浏览: 124
在MATLAB中,可以使用`convhull`函数计算凸包,使用`convexHull`函数计算凸缺陷。下面是几个示例代码:
1. 计算凸包:
```matlab
% 创建一个随机的点集
points = rand(10, 2);
% 计算凸包
k = convhull(points(:,1), points(:,2));
% 绘制凸包
plot(points(:,1), points(:,2), 'o');
hold on;
plot(points(k,1), points(k,2), 'r');
hold off;
```
2. 计算凸缺陷:
```matlab
% 创建一个随机的点集
points = rand(10, 2);
% 计算凸包
k = convhull(points(:,), points(:,2));
% 计算凸缺陷
defects = convexHull(points(:,1), points(:,2));
% 绘制凸包和凸缺陷
plot(points(:,1), points(:,2), 'o');
hold on;
plot(points(k,1), points(k,2), 'r');
plot(points(defects,1), points(defects,2), 'g');
hold off;
```
相关问题
opencv凸包缺陷检测c++代码
以下是使用OpenCV库进行凸包和缺陷检测的C++代码示例:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
// 加载图像
Mat img = imread("hand.jpg");
if (img.empty())
{
cout << "图像加载失败!" << endl;
return -1;
}
// 将图像转换为灰度图
Mat gray;
cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);
// 进行二值化处理
Mat binary;
threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);
// 查找轮廓
vector<vector<Point>> contours;
findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// 查找凸包和凸包缺陷
vector<vector<Point>> hull(contours.size());
vector<vector<int>> hull_idx(contours.size());
vector<vector<Vec4i>> defects(contours.size());
for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
convexHull(contours[i], hull[i], false);
convexHull(contours[i], hull_idx[i], false);
convexityDefects(contours[i], hull_idx[i], defects[i]);
}
// 绘制凸包和凸包缺陷
Mat drawing = Mat::zeros(binary.size(), CV_8UC3);
for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
{
drawContours(drawing, contours, i, Scalar(0, 255, 0), 1);
drawContours(drawing, hull, i, Scalar(0, 0, 255), 1);
for (int j = 0; j < defects[i].size(); j++)
{
Vec4i& v = defects[i][j];
float depth = v[3] / 256.0;
if (depth > 10) // 过滤掉一些噪点
{
int start_idx = v[0];
int end_idx = v[1];
int far_idx = v[2];
Point start = contours[i][start_idx];
Point end = contours[i][end_idx];
Point far = contours[i][far_idx];
line(drawing, start, far, Scalar(0, 255, 0), 1);
line(drawing, end, far, Scalar(0, 255, 0), 1);
circle(drawing, far, 3, Scalar(0, 0, 255), -1);
}
}
}
// 显示图像
imshow("凸包和凸包缺陷检测", drawing);
waitKey(0);
return 0;
}
```
说明:
1. 该代码加载名为"hand.jpg"的图像,将其转换为灰度图,并对其进行二值化处理。
2. 通过`findContours`函数查找图像中的轮廓。
3. 通过`convexHull`函数分别对每个轮廓进行凸包计算,并查找凸包的索引。
4. 通过`convexityDefects`函数查找每个轮廓的凸包缺陷。
5. 最后,通过`drawContours`、`line`和`circle`函数将凸包和凸包缺陷绘制在图像上,并显示出来。
需要注意的是,凸包缺陷的计算比较复杂,需要结合凸包和轮廓进行计算,因此代码中使用了三个vector来保存凸包、凸包索引和凸包缺陷。
凸包算法代码matlab
以下是一个基于Graham扫描算法的matlab代码实现凸包的示例:
```
function [hull] = convex_hull(points)
% 输入参数 points 为 n x 2 的矩阵,代表 n 个二维坐标点
% 返回值 hull 为 m x 2 的矩阵,代表凸包上的 m 个点
% 找到最下面的点
[~, idx] = min(points(:, 2));
p0 = points(idx, :);
% 计算每个点与最下面的点的极角
angles = atan2(points(:, 2) - p0(2), points(:, 1) - p0(1));
[~, idx] = sort(angles);
sorted_points = points(idx, :);
% Graham扫描算法
hull = sorted_points(1:2, :);
for i = 3:size(sorted_points, 1)
while size(hull, 1) >= 2 && ...
cross(hull(end, :) - hull(end-1, :), sorted_points(i, :) - hull(end, :)) <= 0
hull(end, :) = [];
end
hull(end+1, :) = sorted_points(i, :);
end
end
```
代码中的 `cross` 函数用于计算两个向量的叉积,根据叉积的符号可以判断两个向量的相对位置。
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