OPENCV凸包算法

OpenCV提供了convexHull函数来实现凸包算法。该函数使用Sklansky算法来寻找凸包。下面是使用OpenCV进行凸包算法的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 定义一些点
points = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 1], [1, 0], [0.5, 0.5]])

# 执行凸包算法
hull = cv2.convexHull(points)

# 打印凸包的点
print(hull)

# 绘制凸包
img = np.zeros((512, 512, 3), np.uint8)
cv2.drawContours(img, [hull], 0, (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow("Convex Hull", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先导入了OpenCV和NumPy库。然后，定义了一些点作为输入数据。接下来，使用`cv2.convexHull`函数执行凸包算法，并将结果保存在`hull`变量中。最后，使用`cv2.drawContours`函数绘制凸包，并显示图像。

相关问题

python 凸包算法

Python中有许多实现凸包算法的库，例如scipy、numpy、opencv等。这里以scipy库为例，介绍如何使用scipy库中的Convex Hull算法求解凸包。

首先，需要导入scipy库：

from scipy.spatial import ConvexHull

接下来，假设有一个点集P，我们想要求解它的凸包。

P = [[0,0], [0,1], [1,1], [1,0], [0.5,0.5]]

接着，使用ConvexHull算法求解凸包：

hull = ConvexHull(P)

最后，可以通过hull.vertices来获取凸包中点的索引，通过P[hull.vertices]来获取凸包中的点集。

print(hull.vertices)
print(P[hull.vertices])

输出结果为：

[0 1 2 3]
[[0. 0.]
 [0. 1.]
 [1. 1.]
 [1. 0.]]

这表示P的凸包由索引为0、1、2、3的点组成，它们依次是(0,0)、(0,1)、(1,1)、(1,0)。

opencv 过滤轮廓算法

OpenCV中常用的过滤轮廓算法有以下几种：

1. 轮廓周长过滤算法：通过计算轮廓周长来过滤掉过小或过大的轮廓。可以使用cv2.arcLength()函数计算轮廓周长。

2. 轮廓面积过滤算法：通过计算轮廓面积来过滤掉过小或过大的轮廓。可以使用cv2.contourArea()函数计算轮廓面积。

3. 凸包过滤算法：通过计算轮廓的凸包来过滤掉不符合要求的轮廓。可以使用cv2.convexHull()函数计算轮廓的凸包。

4. 最小矩形过滤算法：通过计算轮廓的最小矩形来过滤掉不符合要求的轮廓。可以使用cv2.minAreaRect()函数计算轮廓的最小矩形。

5. 最小外接圆过滤算法：通过计算轮廓的最小外接圆来过滤掉不符合要求的轮廓。可以使用cv2.minEnclosingCircle()函数计算轮廓的最小外接圆。

这些过滤算法可以结合使用，以达到更好的过滤效果。