opencv凸包检测返回点

OpenCV中的凸包检测函数可以返回凸包的顶点坐标。具体来说，可以使用cv2.convexHull()函数来进行凸包检测，该函数可以接受一个点集作为输入，并返回一个包含凸包顶点坐标的NumPy数组。

以下是一个示例代码，演示了如何使用cv2.convexHull()函数来检测凸包并返回顶点坐标：

import cv2
import numpy as np

# 生成一组随机点
points = np.random.randint(0, 100, (50, 2))

# 进行凸包检测
hull = cv2.convexHull(points)

# 输出凸包顶点坐标
print(hull)

在该示例中，我们首先生成了一个包含50个随机点的NumPy数组。然后，我们使用cv2.convexHull()函数对该点集进行凸包检测，并将结果保存在hull变量中。最后，我们通过打印hull变量来输出凸包顶点坐标。

相关问题

opencv凸包缺陷检测

OpenCV中提供了函数convexityDefects来进行凸包缺陷检测。该函数可以帮助我们找到凸包中的凸缺陷，即凸性曲线中的凹陷部分。凸缺陷是指在凸包内部的一段凹陷的轮廓部分，通常表现为轮廓的一段不连续或突出的区域。

在OpenCV中，我们可以使用以下代码来进行凸包缺陷检测：

defects = cv2.convexityDefects(contour, convexHull)

其中，`contour`是输入的轮廓，`convexHull`是通过`cv2.convexHull`函数获得的凸包。函数将返回一个N行4列的数组，每一行包含了一个凸缺陷的起点、终点、最远点以及到最远点的近似距离。

通过对凸包缺陷的检测，我们可以进一步分析物体的形状和结构。例如，在手势识别中，我们可以利用凸包缺陷来检测手指的数量和位置。

总结一下，OpenCV中的函数convexityDefects可以用于进行凸包缺陷检测。通过该函数，我们可以找到凸包中的凸缺陷，从而进一步分析物体的形状和结构。

opencv python 凹包检测连接

你好，关于Opencv Python的凸包检测连接问题，我可以为您提供回答。

在Opencv Python中，可以使用cv2.convexHull()函数来实现凸包检测。该函数需要传入一个轮廓点集作为参数，并返回一个凸包点集。

以下是使用cv2.convexHull()函数进行凸包检测的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制凸包
for i in range(len(contours)):
    hull = cv2.convexHull(contours[i])
    cv2.drawContours(img, [hull], -1, (0, 0, 255), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上就是Opencv Python的凸包检测连接的实现方法，希望对您有帮助。