OpenCV--凸包_opencv 凸包

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前言

随着人工智能的不断发展，OpenCV这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习OpenCV，本文就介绍了OpenCV的基础内容。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、凸包是什么？

凸包(Convex Hull)是一个计算几何（图形学）中的概念，它的严格的数学定义为：在一个向量空间V中，对于给定集合X，所有包含X的凸集的交集S被称为X的凸包。
  在图像处理过程中，我们常常需要寻找图像中包围某个物体的凸包。凸包跟多边形逼近很像，只不过它是包围物体最外层的一个凸集，这个凸集是所有能包围这个物体的凸集的交集。

凸包示意图：

二、使用步骤

1.获取凸包

hull = cv2.convexHull( points[,clockwise[,returnPoints]] )

代码如下（示例）：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('contours2.png')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#阈值处理
ret,binary = cv2.threshold(gray,127,255,0)
#查找轮廓
contours,hierarchy = cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
hull = cv2.convexHull(contours[0])
cv2.polylines(img,[hull],True,(255,255,0),2)
cv2.imshow('img',img
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