OpenCV 求线条的凸包

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了大量的图像处理和计算机视觉功能，包括形状分析，其中计算线条的凸包（也称为轮廓的凸外接多边形）是一个常见的操作。凸包是一个形状的最小多边形，包围了所有的轮廓点，没有内部凹陷。

在OpenCV中，你可以使用`findContours()`函数来检测和提取轮廓，然后利用`convexHull()`函数来求取轮廓的凸包。这个函数接受一个轮廓数组作为输入，返回一个新的轮廓，表示每个原始轮廓的凸包。

以下是一个简单的步骤概述：

1. **图像预处理**：首先，你需要对图像进行二值化或者其他边缘检测，以便于识别线条。

2. **轮廓检测**：调用`cv2.findContours()`函数，传入二值化的图像和轮廓参数设置，例如`cv2.RETR_EXTERNAL`（仅获取外部轮廓）和`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE`（简化存储格式）。

3. **凸包计算**：获取到轮廓后，对每个轮廓调用`cv2.convexHull()`，将轮廓转换为凸包。

4. **显示结果**：可以选择性地在原图像上绘制凸包，以可视化结果。

import cv2
import numpy as np

# 假设img是处理后的二值图像
contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for cnt in contours:
    hull = cv2.convexHull(cnt)  # 计算凸包
    cv2.drawContours(img, [hull], -1, (0, 255, 0), 2)  # 在原图上绘制凸包

cv2.imshow("Image with Convex Hull", img)
cv2.waitKey(0)