寻找物体的凸包 opencv

凸包的含义：

　　在二维平面上给定点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形。并且这个凸多边形能包含点集中所有的点。
OPENCV中：

convexHull函数用于寻找图像点集中的凸包。它有六个输入参数。

第一个参数：输入的二维点集
第二个参数：输出的凸包。为数组类型的hull
第三个参数：bool类型的clockwise。当此标志符为真时，输出的凸包为顺时针方向，否则，为逆时针方向。
第四个参数：bool类型的returnPoints,操作标识符，默认值为true。

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace std;
using namespace cv;
 
int main()
{
    Mat image(600, 600, CV_8UC3);  //创建一个600*600 8位无符号字符型的3通道图像
    RNG& rng = theRNG();     ////用其引用来接收theRNG函数返回的随机数生成器

    while (1)
    {
        char key; // 键值
        int count = rng.uniform(3,103);//随机生成点的数量
        vector<Point>points;  //二维点集存在这个向量里面

        for (int i = 0; i < count; i++)   //点的坐标
        {
            Point point;
            point.x = rng.uniform(image.cols /4, image.cols * 3 / 4);
            point.y = rng.uniform(image.rows / 4, image.cols * 3 / 4);
            points.push_back(point);  //生成的点放进points这个向量里面
        }
        //检测凸包
        vector<int> hull;  //第二个参数声明
        convexHull(Mat(points), hull, true);

        image = Scalar::all(0);//初始化图像为全黑色
        //随机化点的颜色 并画出
        for (int i = 0; i < count; i++)
        {
            circle(image, points[i], 3, Scalar(rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255), rng.uniform(0, 255)), FILLED, LINE_AA);
        }
        //准备参数
        int hullcount = (int)hull.size();//凸包的边数
        Point point0 = points[hull[hullcount - 1]]; //连接凸包边的坐标点
        //绘制凸包的边
        for (int i = 0; i < hullcount; i++)
        {
            Point point = points[hull[i]];
            line(image, point0, point, Scalar(255, 255, 255), 2, LINE_AA);
            point0 = point;
        }
        //显示效果图
        imshow("凸包检测示例", image);
        //按下ESC退出程序
        key = (char)waitKey();
        if (key == 27)
            break;
    }

    return 0;
}

检测效果：