对于一幅图像，利用opencv，找到他的凸包，并标出其轮廓，然后利用cv.convexityDefect()找到凸缺陷。用紫色圈标记每一个缺陷点，并给出缺陷点的个数

在OpenCV中，处理图像并找出其凸包、轮廓以及凸缺陷通常需要通过以下几个步骤：

1. **读取和预处理图像**：首先使用`cv2.imread()`函数加载图像，然后可能需要调整大小或进行灰度转换。

2. **边缘检测和轮廓提取**：使用`cv2.Canny()`进行边缘检测，之后调用`cv2.findContours()`函数找到轮廓。这个函数会返回轮廓列表和用于存储形状信息的额外数据结构。

3. **计算凸包**：对于每个轮廓，可以使用`cv2.convexHull()`来获取其凸包，它将返回原始轮廓的凸 hull 形状。

4. **查找凸缺陷**：使用`cv2.convexityDefects()`函数，这个函数会在凸包和原始轮廓之间寻找差异，也就是所谓的凸缺陷。它会返回一个包含缺陷位置和属性的数据结构。

5. **绘制结果**：用紫色圆圈标注缺陷点，可以使用`cv2.drawContours()`和`cv2.circle()`函数。对于每个缺陷，从缺陷数据结构中提取坐标并在原图上画圈。

6. **计数缺陷**：最后统计缺陷点的数量，即缺陷数据结构的长度。

下面是一个简单的伪代码示例：

import cv2

# ... (读取并预处理图片)
contours, _ = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for contour in contours:
    hull = cv2.convexHull(contour)
    defects = cv2.convexityDefects(contour, hull)

    if defects is not None:
        for i in range(defects.shape[0]):
            s, e, f, d = defects[i][0]
            start_point = tuple(contour[s])
            end_point = tuple(contour[e])
            farthest_point = tuple(contour[f])
            
            # 用紫色圆圈标记缺陷点
            cv2.circle(img, farthest_point, 3, (255, 0, 255), -1)  # 紫色（BGR）

# 统计缺陷点个数
num_defects = defects.shape[0]

# ... (保存结果)