matlab判断图像中结构的凹凸性

可以通过计算图像中结构的凸包和轮廓之间的差异来判断凹凸性。

具体步骤如下：

1. 读入图像并进行二值化处理。

2. 使用cv2.findContours()函数查找图像的轮廓。

3. 对每个轮廓使用cv2.convexHull()函数计算其凸包。

4. 计算每个轮廓与其凸包之间的差异，并根据差异大小判断其凹凸性。

代码示例：

import cv2

# 读入图像并进行二值化处理
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 判断每个轮廓的凹凸性
for i in range(len(contours)):
    # 计算凸包
    hull = cv2.convexHull(contours[i])
    # 计算轮廓与凸包之间的差异
    diff = cv2.absdiff(contours[i], hull)
    # 计算差异大小
    diff_area = cv2.contourArea(diff)
    contour_area = cv2.contourArea(contours[i])
    # 判断凹凸性
    if diff_area > 0.1 * contour_area:
        print('Contour', i, 'is concave.')
    else:
        print('Contour', i, 'is convex.')

其中，0.1是一个经验值，可以根据具体情况进行调整。