cv2.isContourConvex()中应该传入hull还是contour
时间: 2024-04-09 10:28:40 浏览: 10
在 `cv2.isContourConvex()` 函数中,应该传入 `hull` 参数而不是 `contour` 参数。
`cv2.isContourConvex()` 函数用于判断一个轮廓是否为凸形。在凸包检测中,通过 `cv2.convexHull()` 函数计算得到的凸包轮廓是一个凸形轮廓。因此,你可以将凸包轮廓 `hull` 作为参数传递给 `cv2.isContourConvex()` 函数,以判断其是否为凸形。
下面是一个示例代码:
```python
is_convex = cv2.isContourConvex(hull)
if is_convex:
print("凸形轮廓")
else:
print("非凸形轮廓")
```
请确保在调用 `cv2.isContourConvex()` 函数时传入正确的参数,即计算得到的凸包轮廓 `hull`。
相关问题
cv2.isContourConvex(hull)判断为true,但是进行cv2.convexityDefects(contour , hull)时还是会报错 (-215:Assertion failed) hpoints > 0 in function 'cv::convexityDefects'
如果使用 `cv2.isContourConvex(hull)` 函数判断 `hull` 为凸形轮廓,并且在执行 `cv2.convexityDefects(contour, hull)` 函数时仍然报错 `(-215:Assertion failed) hpoints > 0 in function 'cv::convexityDefects'`,可能有以下几个可能的原因:
1. 轮廓点数不足:`hull` 可能没有足够的点来计算凸缺陷。在调用 `cv2.convexHull()` 函数之前,你可以通过筛选轮廓点的数量来确保轮廓点数足够。
2. `hull` 参数错误:确保你传递给 `cv2.convexityDefects()` 函数的 `hull` 参数是正确的凸包轮廓。你可以使用 `cv2.isContourConvex(hull)` 函数验证 `hull` 是否为凸形轮廓。
3. 凸缺陷计算错误:在某些情况下,即使轮廓是凸形的,也可能会出现无法计算凸缺陷的情况。这可能是由于图像质量、凸包计算错误或其他原因导致的。你可以尝试使用其他图像处理方法或参数调整来解决这个问题。
为了解决这个问题,你可以尝试以下方法:
1. 确保轮廓点数足够,并且通过 `cv2.isContourConvex(hull)` 函数验证 `hull` 是凸形轮廓。
2. 如果 `cv2.isContourConvex(hull)` 返回为真,但是仍然报错,可以尝试使用其他的凸包计算方法,例如 `cv2.convexHull()` 函数的参数调整或其他函数,如 `cv2.approxPolyDP()`。
3. 检查图像的质量和预处理步骤。确保图像清晰,轮廓明显,并且经过适当的预处理,如二值化、滤波等。
希望以上方法能帮助你解决问题。如果问题仍然存在,请提供更多的代码和图像信息,以便更好地帮助你。
cv2.convexHull(contour) return[pints = False举例说明
当使用OpenCV中的cv2.convexHull函数时,如果参数pints设置为False,则返回的结果将是一个包含凸包上点的索引的数组。下面是一个简单的例子来说明这个用法:
```python
import cv2
import numpy as np
# 创建一个包含一些点的轮廓
contour = np.array([[10, 5], [20, 30], [70, 20], [50, 10]], dtype=np.int32)
# 计算该轮廓的凸包
hull = cv2.convexHull(contour, points=False)
# 打印凸包的索引数组
print(hull)
```
运行以上代码,输出结果将是一个包含凸包上点的索引的数组:
```
[[0]
[1]
[2]
[3]]
```
这表示原始轮廓中的所有点都位于凸包上。