OpenCV凸包凸缺陷检测

逃离我推掉我的手 2022-06-07 00:43 600阅读 0赞

![20170930235136628][]

左边原图，右边结果。

右图中，蓝色线为凸包，凸缺陷的起始点为黑色点，凸缺陷的起始点为绿色点，凸缺陷的最深点为红色点（即边缘点到凸包距离最大点）。

void convexityDefects(InputArray contour, InputArray convexhull, OutputArray convexityDefects)  
      convexityDefects 是存储 Vec4i 的向量(vector<varname>)，函数计算成功后向量的大小是轮廓凸缺陷的数量，向量每个元素Vec4i存储了4个整型数据，

因为Vec4i对\[\]实现了重载，所以可以使用 \_vectername\[i\]\[0\] 来访问向量 \_vactername 的第i个元素的第一个分量。再说 Vec4i 中存储的四个整形数据，OpenCV 使用这四个元素表示凸缺陷，

Vec4i 第一个元素 start\_index,表示缺陷在轮廓上的开始处，他的值是开始点在函数第一个参数 contour 中的下标索引；

Vec4i 第二个元素 end\_index， 顾名思义其对应的值就是缺陷结束处在 contour 中的下标索引；

Vec4i 第三个元素 farthest\_pt\_index， 是缺陷上距离 轮廓凸包(convexhull)最远的点；

Vec4i最后的元素 fixpt\_depth，fixpt\_depth/256  表示了 轮廓上以 farthest\_pt\_index 为下标的点到 轮廓凸包的(convexhull)的距离,以像素为单位。

#include 
       
        
    #include 
        
         
    #include 
         
          
    #include 
          
           
    #include 
           
             using namespace std; int main() { IplImage *src = cvLoadImage("C:\\Users\\kai\\Pictures\\sample\\1.bmp", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); //"C:\\Users\\kai\\Pictures\\rock2.bmp" "C:\\Users\\kai\\Pictures\\sample\\1.bmp" IplImage *dst = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 3); //cvZero(dst); cvSet(dst/*图片*/, CV_RGB(255, 255, 255)/*白色*/, NULL/*如果c++可以省略*/); //Mat drawing(threshold_output.size(), CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255));//初始化一个背景为白色矩阵 CvMemStorage *storage = cvCreateMemStorage(); CvSeq *contour = NULL, *hull = NULL; CvContourScanner scanner = cvStartFindContours(src, storage); while ((contour = cvFindNextContour(scanner)) != NULL){ cvDrawContours(dst, contour, CV_RGB(255, 0, 0), CV_RGB(0, 255, 0), 0); cout << cvCheckContourConvexity(contour) << endl; hull = cvConvexHull2(contour, 0, CV_CLOCKWISE, 0); CvPoint pt0 = **(CvPoint**)cvGetSeqElem(hull, hull->total - 1); for (int i = 0; i
            
             total; ++i){ CvPoint pt1 = **(CvPoint**)cvGetSeqElem(hull, i); cvLine(dst, pt0, pt1, CV_RGB(0, 0, 255)); pt0 = pt1; } CvSeq *defect = cvConvexityDefects(contour, hull); for (int i = 0; i
             
              total; ++i){ CvConvexityDefect df = *(CvConvexityDefect*)cvGetSeqElem(defect, i); cvCircle(dst, *df.start, 2, CV_RGB(0, 0, 0), -1); cvCircle(dst, *df.end, 2, CV_RGB(0, 255, 0), -1); cvCircle(dst, *df.depth_point, 2, CV_RGB(255, 0, 0), -1); } cvShowImage("dst", dst); } cvWaitKey(); cvEndFindContours(&scanner); }

[20170930235136628]: /images/20220607/8930197b910f4a65968d343c9dadda2e.png