解释代码:cv2.convexHull()。输入参数和返回值
时间: 2024-05-26 14:13:03 浏览: 18
cv2.convexHull() 是 OpenCV 中的一个函数,用于计算凸包。它接受一个包含 2D 点的 numpy 数组作为输入,并返回这些点的凸包。
输入参数为一个 numpy 数组 points,包含要计算凸包的 2D 点。points 的数据类型必须是 numpy.float32,并且应该是一个 (N,1,2) 的数组,其中 N 是点的数量。
返回值是一个 numpy 数组 hull,其中包含计算得到的凸包上的点的索引。hull 的数据类型必须是 numpy.int32,并且应该是一个 (M,1) 的数组,其中 M 是凸包上的点的数量。
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给出使用示例:cv2.convexHull(),完整可运行代码
好的,以下是使用cv2.convexHull()的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取一张图片并进行灰度处理
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用Canny边缘检测算法得到二值化边缘图像
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
# 执行轮廓检测,返回轮廓的点集
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 对于每个轮廓,找到其凸包并绘制出来
for cnt in contours:
hull = cv2.convexHull(cnt)
cv2.drawContours(img, [hull], 0, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('Convex Hull', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
以上代码可以执行以下功能:读取一张名为"image.jpg"的图像,对其进行灰度处理、Canny边缘检测并进行轮廓检测,最终找到所有轮廓点集的凸包,并在原图上绘制出来,展示出来。
给出使用示例:cv2.convexHull()
好的,下面是cv2.convexHull()的使用示例:
首先需要导入OpenCV库:
```
import cv2
```
然后,我们可以用cv2.convexHull()函数计算一组点的凸包并绘制出来。例如,给定一个包含一些点的列表:
```
points = [(10, 20), (30, 60), (70, 30), (110, 80), (50, 120), (170, 60), (100, 50)]
```
我们可以使用cv2.convexHull()函数获取它的凸包:
```
hull = cv2.convexHull(points)
```
最后,我们可以使用cv2.drawContours()函数绘制出凸包:
```
img = np.zeros((200, 200, 3), np.uint8)
cv2.drawContours(img, [hull], -1, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Convex Hull", img)
cv2.waitKey(0)
```
这样就可以显示出此凸包的图像了。