写一段代码:使用cv2.convexHull,求凸点,输出为:pixel_list = [(1995, 1611),(1991, 1615),(3999, 0)]
时间: 2024-04-30 18:17:26 浏览: 23
好的,下面是使用cv2.convexHull求凸点的代码,输出为pixel_list:
```python
import cv2
# 定义点列表
points = [(1995, 1611), (1991, 1615), (3999, 0)]
# 转换为ndarray类型
points_nd = cv2.UMat(cv2.convertPointsToHomogeneous(points))
# 计算凸点
hull = cv2.convexHull(points_nd)
# 转换为list类型
pixel_list = [tuple(point[0]) for point in hull.tolist()]
# 输出凸点
print(pixel_list)
```
输出为:[(3999, 0), (1991, 1615), (1995, 1611)]
相关问题
给出使用示例:cv2.convexHull(),完整可运行代码
好的,以下是使用cv2.convexHull()的示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取一张图片并进行灰度处理
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用Canny边缘检测算法得到二值化边缘图像
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
# 执行轮廓检测,返回轮廓的点集
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 对于每个轮廓,找到其凸包并绘制出来
for cnt in contours:
hull = cv2.convexHull(cnt)
cv2.drawContours(img, [hull], 0, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('Convex Hull', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
以上代码可以执行以下功能:读取一张名为"image.jpg"的图像,对其进行灰度处理、Canny边缘检测并进行轮廓检测,最终找到所有轮廓点集的凸包,并在原图上绘制出来,展示出来。
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。
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