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算法描述
查找一个轮廓的凸性缺陷。 下图显示了一个手部轮廓的凸性缺陷#xff1a; convexityDefects 是 OpenCV 库中的一个函数#xff0c;用于检测轮… 操作系统ubuntu22.04 OpenCV版本OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言C11
算法描述
查找一个轮廓的凸性缺陷。 下图显示了一个手部轮廓的凸性缺陷 convexityDefects 是 OpenCV 库中的一个函数用于检测轮廓相对于其凸包的凹陷缺陷。这个函数可以帮助识别轮廓中的凹进去的部分通常被用来分析手部或其他物体的形状特征。
函数原型 void cv::convexityDefects
(InputArray contour,InputArray convexhull,OutputArray convexityDefects
)
参数
参数contour 输入的轮廓。参数convexhull 使用 convexHull 获得的凸包应包含构成凸包的轮廓点的索引。参数convexityDefects 凸性缺陷的输出向量。在 C 和新的 Python/Java 接口中每个凸性缺陷表示为一个四元素整数向量即 Vec4i(start_index, end_index, farthest_pt_index, fixpt_depth)其中索引是原始轮廓中凸性缺陷起始点、终点和最远点的 0 基础索引而 fixpt_depth 是最远轮廓点与凸包之间距离的定点近似值带有 8 位小数部分。也就是说要获得深度的浮点数值需要将 fixpt_depth 除以 256.0。
代码示例 #include iostream
#include opencv2/opencv.hppusing namespace std;
using namespace cv;int main()
{// 加载一张图像Mat img imread( /media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/hand2.png, IMREAD_GRAYSCALE );if ( img.empty() ){cerr Error: Image not found. endl;return -1;}// 二值化处理Mat binImg;threshold( img, binImg, 48, 255, THRESH_BINARY_INV );//imshow( er zhi, binImg );// 寻找轮廓vector vector Point contours;findContours( binImg, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE );// 假设我们只处理第一个最大的轮廓vector Point contour contours[ 0 ];// 计算凸包vector int hull;convexHull( contour, hull );// 计算凹陷缺陷vector Vec4i defects;convexityDefects( contour, hull, defects );// 在原图上绘制凸包和凹陷缺陷Mat drawing Mat::zeros( img.size(), CV_8UC3 );drawContours( drawing, contours, 0, Scalar( 255, 0, 0 ), 2 ); // 绘制轮廓//imshow( Convexity , drawing );// 绘制凹陷缺陷for ( size_t i 0; i defects.size(); i ){Vec4i defect defects[ i ];Point start contour[ defect[ 0 ] ];Point end contour[ defect[ 1 ] ];Point farthest contour[ defect[ 2 ] ];line( drawing, start, end, Scalar( 0, 255, 0 ), 1 ); // 绘制凹陷缺陷的边缘circle( drawing, farthest, 5, Scalar( 0, 0, 255 ), -1 ); // 绘制凹陷缺陷的最远点}// 显示结果imshow( Original image, img );imshow( Convexity Defects, drawing );waitKey( 0 );return 0;
}运行结果
