opencv轮廓凸包滤除
时间: 2024-08-29 19:02:18 浏览: 37
在OpenCV中,轮廓凸包(Convex Hull)指的是覆盖一组点的最小凸多边形。轮廓凸包滤除通常指的是从一幅图像中提取轮廓后,进一步计算这些轮廓的凸包,然后基于凸包信息来滤除一些不符合条件的轮廓部分。这一技术可以用于图像处理和计算机视觉中的物体识别、形状分析等场景。
处理步骤大致如下:
1. 使用OpenCV函数`cv2.findContours()`来检测图像中的轮廓。
2. 对每一个轮廓使用`cv2.convexHull()`函数来计算其凸包。
3. 根据凸包的特性(如面积、周长、角度等)来决定是否保留该轮廓,或者对轮廓进行剪裁。
例如,可以滤除那些面积太小或者形状不规则的轮廓部分,或者根据凸缺陷(convexity defects)来识别并剪裁掉轮廓中凹进去的部分,以得到更平滑的边缘。
相关问题
opencv轮廓凸包滤除c++代码
在OpenCV中,轮廓凸包(Convex Hull)是一个用于表示物体最外围的多边形的算法。如果有多条边在凸包内部相交,那么这些边将被忽略,只保留凸包边缘上的点。使用OpenCV的`convexHull`函数可以找到一个点集的凸包,并返回凸包点的索引。在C++中使用这个功能,你需要首先使用`findContours`函数找到图像中的轮廓,然后使用`convexHull`来计算凸包。
以下是一个简单的C++代码示例,展示了如何使用OpenCV找到轮廓的凸包并绘制它:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
int main() {
// 读取图像
cv::Mat src = cv::imread("path_to_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
if (src.empty()) {
std::cerr << "Error: 图像无法读取." << std::endl;
return -1;
}
// 二值化处理
cv::Mat binary;
cv::threshold(src, binary, 0, 255, cv::THRESH_BINARY | cv::THRESH_OTSU);
// 寻找轮廓
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// 计算凸包
std::vector<cv::Point> hull;
for (const auto& contour : contours) {
cv::convexHull(contour, hull);
// 绘制凸包
cv::polylines(src, std::vector<std::vector<cv::Point>>{hull}, true, cv::Scalar(255, 0, 0), 2);
}
// 显示结果
cv::imshow("凸包", src);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
在这段代码中,首先读取一张图像并进行二值化处理,然后使用`findContours`函数找到轮廓。对于找到的每一个轮廓,使用`convexHull`函数计算其凸包,并使用`polylines`函数将凸包绘制到原始图像上。
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。