如何要使用convexityDefects，returnPoints应该为True还是False

当使用OpenCV中的cv2.convexityDefects函数时，参数returnPoints决定了是否返回凸缺陷的起始点和终止点的坐标。如果returnPoints设置为True，则返回的结果将是一个包含凸缺陷起始点和终止点坐标的数组。如果returnPoints设置为False，则返回的结果将是一个包含凸缺陷在轮廓中的索引的数组。

下面是一个简单的例子来说明这两种用法：

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)

# 计算该轮廓的凸缺陷
defects = cv2.convexityDefects(contour, convexhull=cv2.convexHull(contour), returnPoints=True)

# 打印凸缺陷的起始点和终止点坐标数组
print(defects)

运行以上代码，输出结果将是一个包含凸缺陷起始点和终止点坐标的数组：

[[[10  5]]
 [[20 30]]
 [[70 20]]
 [[50 10]]]

如果将returnPoints设置为False，则得到的结果将是一个包含凸缺陷在轮廓中的索引的数组。

希望以上信息能够帮助到您！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

使用opencv 编写能够识别图片手势的代码

好的，下面是一个简单的使用 OpenCV 和 Python 编写的手势识别代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 将图像转换为黑白格式
def preprocess(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    _, thresh = cv2.threshold(blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
    return thresh

# 查找手掌轮廓
def find_contour(thresh):
    contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cnt = max(contours, key=lambda x: cv2.contourArea(x))
    return cnt

# 计算手掌的凸包和凸缩点
def convex_hull(cnt):
    hull = cv2.convexHull(cnt)
    defects = cv2.convexityDefects(cnt, cv2.convexHull(cnt, returnPoints=False))
    return hull, defects

# 计算手势的数量
def count_fingers(defects, cnt):
    count = 0
    for i in range(defects.shape[0]):
        s, e, f, d = defects[i, 0]
        start = tuple(cnt[s][0])
        end = tuple(cnt[e][0])
        far = tuple(cnt[f][0])
        # 计算手指长度和手掌中心距离
        a = np.sqrt((end[0] - start[0]) ** 2 + (end[1] - start[1]) ** 2)
        b = np.sqrt((far[0] - start[0]) ** 2 + (far[1] - start[1]) ** 2)
        c = np.sqrt((end[0] - far[0]) ** 2 + (end[1] - far[1]) ** 2)
        angle = np.arccos((b ** 2 + c ** 2 - a ** 2) / (2 * b * c))
        # 根据角度判断手指数量
        if angle <= np.pi / 2:
            count += 1
    return count

# 主函数
def main():
    cap = cv2.VideoCapture(0)
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        thresh = preprocess(frame)
        cnt = find_contour(thresh)
        hull, defects = convex_hull(cnt)
        count = count_fingers(defects, cnt)
        # 在图像上绘制手指数量
        cv2.putText(frame, str(count), (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0, 255, 0), 2)
        cv2.imshow('frame', frame)
        if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
            break
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    main()

该代码使用 OpenCV 对摄像头捕获到的图像进行处理，通过计算手指数量来识别手势。具体实现过程包括以下几个步骤：

1. 将图像转换为黑白格式，并进行高斯模糊和二值化处理，以便更好地查找手掌轮廓。
2. 查找手掌轮廓，这里使用了 OpenCV 中的 `findContours` 函数。
3. 计算手掌的凸包和凸缩点，这里使用了 `convexHull` 和 `convexityDefects` 函数。
4. 计算手势的数量，根据手指长度和手掌中心距离的关系，通过计算手势中相邻两个凸缩点之间的角度，来判断手指的数量。
5. 在图像上绘制手指数量，以便展示结果。

希望这个示例能帮助你理解手势识别的基本原理和实现方法。

基于树莓派4B做一个使用Python-OpenCV实现手势识别的代码

好的，下面给出一个使用Python-OpenCV实现手势识别的代码，需要在树莓派上安装OpenCV库：

import cv2
import numpy as np

# 设置视频捕获对象
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    # 镜像翻转
    frame = cv2.flip(frame, 1)

    # 设置ROI区域
    roi = frame[100:400, 100:400]

    # 灰度化处理
    gray = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 高斯滤波
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

    # 二值化处理
    _, thresh = cv2.threshold(blur, 60, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

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

    # 寻找最大轮廓
    if len(contours) > 0:
        contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
        # 计算凸包
        hull = cv2.convexHull(contour)
        # 绘制轮廓与凸包
        cv2.drawContours(roi, [contour], 0, (0, 255, 0), 2)
        cv2.drawContours(roi, [hull], 0, (0, 0, 255), 2)

        # 计算手指数量
        defects = cv2.convexityDefects(contour, cv2.convexHull(contour, returnPoints=False))
        if defects is not None:
            count = 0
            for i in range(defects.shape[0]):
                s, e, f, d = defects[i][0]
                start = tuple(contour[s][0])
                end = tuple(contour[e][0])
                far = tuple(contour[f][0])
                # 计算手指长度和深度
                a = np.sqrt((end[0] - start[0]) ** 2 + (end[1] - start[1]) ** 2)
                b = np.sqrt((far[0] - start[0]) ** 2 + (far[1] - start[1]) ** 2)
                c = np.sqrt((end[0] - far[0]) ** 2 + (end[1] - far[1]) ** 2)
                angle = np.arccos((b ** 2 + c ** 2 - a ** 2) / (2 * b * c))
                # 判断是否为手指
                if angle <= np.pi / 2 and d > 10000:
                    count += 1
                    cv2.circle(roi, far, 3, (255, 0, 0), -1)
            # 显示手指数
            if count > 0:
                count += 1
            cv2.putText(frame, str(count), (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0, 0, 255), 2)

    # 显示视频帧
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放视频捕获对象
cap.release()

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

该代码可以实现手势识别，通过计算手指数量判断手势种类，可以用于控制树莓派中的其他功能。