cv2.convexHull

cv2.convexHull是OpenCV库中的一个函数，用于计算给定点集的凸包。凸包是一个多边形，它完全包围输入点集，并且没有凹陷部分。cv2.convexHull函数接受一个包含点坐标的numpy数组作为输入，并返回一个表示凸包的点坐标的numpy数组。这个函数可以用于图像处理、计算几何等领域中对点集的凸包进行操作和分析。

相关问题

给出使用示例：cv2.convexHull()

好的，下面是cv2.convexHull()的使用示例：

首先需要导入OpenCV库：

import cv2

然后，我们可以用cv2.convexHull()函数计算一组点的凸包并绘制出来。例如，给定一个包含一些点的列表：

points = [(10, 20), (30, 60), (70, 30), (110, 80), (50, 120), (170, 60), (100, 50)]

我们可以使用cv2.convexHull()函数获取它的凸包：

hull = cv2.convexHull(points)

最后，我们可以使用cv2.drawContours()函数绘制出凸包：

img = np.zeros((200, 200, 3), np.uint8)
cv2.drawContours(img, [hull], -1, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Convex Hull", img)
cv2.waitKey(0)

这样就可以显示出此凸包的图像了。

cv2.convexHull(contour) return[pints = False举例说明

当使用OpenCV中的cv2.convexHull函数时，如果参数pints设置为False，则返回的结果将是一个包含凸包上点的索引的数组。下面是一个简单的例子来说明这个用法：

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)

# 计算该轮廓的凸包
hull = cv2.convexHull(contour, points=False)

# 打印凸包的索引数组
print(hull)

运行以上代码，输出结果将是一个包含凸包上点的索引的数组：

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

这表示原始轮廓中的所有点都位于凸包上。