本文主要是介绍OpenCV结构分析与形状描述符(8)点集凸包计算函数convexHull()的使用,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
- 操作系统:ubuntu22.04
- OpenCV版本:OpenCV4.9
- IDE:Visual Studio Code
- 编程语言:C++11
算法描述
查找一个点集的凸包。
函数 cv::convexHull 使用斯克拉斯基算法(Sklansky’s algorithm)来查找一个二维点集的凸包,在当前实现中该算法的时间复杂度为 O(N logN)。
函数 cv::convexHull 是 OpenCV 库中的一个功能,用于计算一组二维点的凸包。凸包可以理解为是最小的凸多边形,它能够包含给定的所有点。这个函数利用了Sklansky算法或其他高效算法来完成计算,其时间复杂度在当前实现中为 O(N logN),其中 N 是输入点的数量。
函数原型
void cv::convexHull
(InputArray points,OutputArray hull,bool clockwise = false,bool returnPoints = true
)
参数
- 参数points Input 2D point set, stored in std::vector or Mat.
- 参数hull 输出的凸包。它可以是一个整数向量的索引或者是点的向量。在第一种情况下,凸包元素是以0为基础的索引,在原始数组中的凸包点(因为凸包点集是原始点集中的一子集)。在第二种情况下,凸包元素本身就是凸包的点。
- 参数clockwise 方向标志。如果为真,则输出的凸包是按照顺时针方向排列的。否则,它是按照逆时针方向排列的。假设的坐标系统X轴指向右侧,Y轴向上。
- 参数returnPoints 操作标志。在矩阵的情况下,当此标志为真时,函数返回凸包的点。否则,它返回凸包点的索引。当输出数组是 std::vector 时,此标志被忽略,输出取决于向量的类型:std::vector 表示 returnPoints=false,std::vector 表示 returnPoints=true。
代码示例
include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>using namespace std;
using namespace cv;int main() {// 创建一个随机点集vector<Point2f> points;for (int i = 0; i < 10; ++i) {points.push_back(Point2f(rand() % 500, rand() % 500));}// 计算凸包vector<vector<Point2f>> hulls;vector<int> hullIndices;convexHull(points, hullIndices, false);// 将索引转换为实际的点for (auto& index : hullIndices) {hulls.push_back(vector<Point2f>{points[index]});}// 创建一个空白图像来显示点和凸包Mat img = Mat::zeros(512, 512, CV_8UC3);// 绘制原始点for (const auto& pt : points) {circle(img, pt, 3, Scalar(0, 0, 255), -1); // 红色圆圈表示原始点}imshow("circle image", img);// 绘制凸包int numPoints = hulls.size();for (int i = 0; i < numPoints; ++i) {line(img, hulls[i][0], hulls[(i + 1) % numPoints][0], Scalar(0, 255, 0), 2); // 绿色线条表示凸包}// 显示结果imshow("Convex Hull", img);waitKey(0);return 0;
}
运行结果
这篇关于OpenCV结构分析与形状描述符(8)点集凸包计算函数convexHull()的使用的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!