opencv轮廓凹凸性

在 OpenCV 中，可以使用函数 cv2.convexHull() 和 cv2.convexityDefects() 来计算轮廓的凹凸性。

cv2.convexHull() 函数可以计算出给定轮廓的凸包，即包含该轮廓所有点的最小凸多边形。

cv2.convexityDefects() 函数可以计算出给定轮廓中所有凸缺陷点的信息，包括凸缺陷点的起始点、结束点、最远点以及到最远点的距离。

通过计算轮廓的凸包和凸缺陷信息，可以确定轮廓的凹凸性。具体而言，如果一个轮廓的凸缺陷数量为0，则说明该轮廓是凸的；如果凸缺陷数量大于0，则说明该轮廓是凹的，并且凸缺陷点的位置和距离可以提供更详细的信息。

相关问题

opencv 凹凸性缺陷所有属性

OpenCV中的凹凸性缺陷有以下属性：

1. 面积：凹凸性缺陷的面积是指该缺陷所包围的区域的面积大小。

2. 周长：凹凸性缺陷的周长是指该缺陷所包围的区域的边界的长度。

3. 轮廓：凹凸性缺陷的轮廓是指该缺陷所包围的区域的边界的形状。

4. 直径：凹凸性缺陷的直径是指该缺陷所包围的区域的最长距离。

5. 中心点：凹凸性缺陷的中心点是指该缺陷所包围的区域的中心位置。

6. 伸长度：凹凸性缺陷的伸长度是指该缺陷的长轴与短轴长度之比，用于描述缺陷的形状。

7. 弯曲度：凹凸性缺陷的弯曲度是指该缺陷所包围的区域的曲率大小。

8. 外接矩形：凹凸性缺陷的外接矩形是指完全包围住缺陷的最小矩形。

9. 外接圆形：凹凸性缺陷的外接圆形是指完全包围住缺陷的最小圆形。

10. 凹凸性：凹凸性缺陷的凹凸性是指该缺陷的凹凸情况，可以用来判断是否为凹陷或凸起。

通过对凹凸性缺陷的上述属性进行分析和计算，可以帮助我们了解和识别缺陷的形状、大小和特征，从而进行后续的处理和判断。

opencv 轮廓检测

OpenCV提供了一个轮廓检测函数`findContours()`，用于检测图像中的轮廓。以下是使用OpenCV进行轮廓检测的基本步骤：

1. 将图像转换为灰度图像（如果图像不是灰度图像）。
2. 对图像进行二值化处理，将目标物体变为白色（255），背景变为黑色（0）。
3. 使用`findContours()`函数来查找图像中的轮廓。
4. 可选步骤：对于找到的轮廓，可以使用其他OpenCV函数进行进一步的处理，如绘制轮廓、计算轮廓的面积、周长等。

下面是一个示例代码，展示了如何使用OpenCV进行轮廓检测：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

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

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

# 显示结果
cv2.imshow('Contours', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()