目录
一、最小矩形区域与最小圆形区域
1.1 cv2.minAreaRect()函数
1.2 cv2.minEnclosingCircle()函数
1.3 最小矩形区域与最小圆形区域示例
二、 显示近似轮廓
2.1 cv2.approxPolyDP()函数
2.2 显示近似轮廓示例代码
2.2.1 简约版
2.2.2 进阶版
三、 显示凸包
3.1 cv2.convexHull()函数
3.2 显示凸包示例代码
一、最小矩形区域与最小圆形区域
1.1 cv2.minAreaRect()函数
cv2.minAreaRect()函数是OpenCV中的一个函数，用于计算点集的最小外接矩形。
函数原型如下：
retval = cv2.minAreaRect(points)参数说明：
- points：需要计算最小外接矩形的点集。可以是一个numpy数组或者一个contour（轮廓）。
返回值说明：
- retval：返回一个 Box2D 结构，其中包含以下信息：
- retval[0]：矩形的中心点坐标 (x, y)。
- retval[1]：矩形的宽度和高度。
- retval[2]：旋转角度，表示矩形相对于水平轴的旋转角度。
1.2 cv2.minEnclosingCircle()函数
cv2.minEnclosingCircle()函数是一个OpenCV函数，用于计算给定点集的最小外接圆。
函数的语法如下：
center, radius = cv2.minEnclosingCircle(points)参数说明：
- points：输入的点集，可以是一个点的列表或数组。
返回值说明：
- center：最小外接圆的圆心坐标。
- radius：最小外接圆的半径。
注意：
- 输入点集的数据类型应为numpy数组。
- 函数计算的是最小外接圆，即能包含所有输入点的最小半径的圆。
1.3 最小矩形区域与最小圆形区域示例
使用cv2.minAreaRect()函数来计算最小矩形区域，使用函数cv2.minEnclosingCircle()函数来计算最小圆形区域。
最小矩形区域：
import cv2
import numpy as np# 创建一个轮廓
contours = np.array([[100, 100], [200, 100], [200, 200], [100, 200]])# 计算最小矩形区域
rect = cv2.minAreaRect(contours)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)# 绘制最小矩形
img = np.zeros((300, 300), dtype=np.uint8)
cv2.drawContours(img, [box], 0, (255), 2)
cv2.imshow('Min Area Rectangle', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
对于最小矩形区域，返回的是一个包含四个点的数组，可以使用cv2.boxPoints()来获取这四个点的坐标。
函数原型: cv.boxPoints(rect) 作用: 将 cv2.minAreaRect(contour)得到的结果转化成四个点的坐标最小圆形区域：
import cv2
import numpy as np# 创建一个轮廓
contours = np.array([[100, 100], [200, 100], [200, 200], [100, 200]])# 计算最小圆形区域
(x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contours)
center = (int(x), int(y))
radius = int(radius)# 绘制最小圆形
img = np.zeros((300, 300), dtype=np.uint8)
cv2.circle(img, center, radius, (255), 2)
cv2.imshow('Min Enclosing Circle', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
对于最小圆形区域，返回的是圆心的坐标和半径。
二、 显示近似轮廓
2.1 cv2.approxPolyDP()函数
cv2.approxPolyDP()函数是OpenCV中用于对轮廓进行近似的函数。
函数语法如下：
approx = cv2.approxPolyDP(curve, epsilon, closed)
参数说明：
curve：输入的曲线/轮廓。epsilon：表示近似精度的参数。它是一个距离阈值，表示轮廓与近似轮廓之间的最大距离。较小的值会产生更准确的近似，但也会导致近似轮廓较长。较大的值会生成更简化的近似轮廓。closed：一个布尔值，表示曲线是否是闭合的。如果为True，函数会将曲线近似为一个闭合的多边形。如果为False，函数会将曲线近似为一个开放的多边形。
函数会返回一个近似轮廓，它是一个由近似点组成的多维数组。
2.2 显示近似轮廓示例代码
要显示近似轮廓，你可以使用cv2.drawContours()函数绘制轮廓。
以下两个示例代码，演示如何使用cv2.approxPolyDP()函数对轮廓进行近似，并绘制近似轮廓：
2.2.1 简约版
import cv2
import numpy as np# 读取图像并将其转换为灰度图像
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 进行阈值处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 创建一个空白的图像作为近似轮廓的绘制目标
approx_image = np.zeros_like(image)# 遍历每个轮廓
for contour in contours:# 近似轮廓epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(contour, True)approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)# 绘制近似轮廓cv2.drawContours(approx_image, [approx], -1, (0, 255, 0), 2)# 显示图像
cv2.imshow('Approximated Contours', approx_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
在这个示例中，我们首先读取图像并将其转换为灰度图像，并进行阈值处理以获取二值图像。然后使用cv2.findContours()函数查找图像中的轮廓。
接下来，我们遍历每个轮廓，并使用cv2.approxPolyDP()函数对轮廓进行近似。然后，我们创建一个空白的图像approx_image作为近似轮廓的绘制目标。
最后，我们使用cv2.drawContours()函数将近似轮廓绘制到approx_image上，并显示图像。
2.2.2 进阶版
使用OpenCV中的Canny函数显示近似轮廓更直观：
import cv2def show_approx_contour(image_path):# 读取图像image = cv2.imread(image_path)# 将图像转换为灰度gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用Canny函数检测边缘edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)# 执行轮廓检测contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 近似轮廓approx_contours = []for contour in contours:epsilon = 0.01 * cv2.arcLength(contour, True)approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)approx_contours.append(approx)# 在原始图像上绘制轮廓cv2.drawContours(image, approx_contours, -1, (0, 255, 0), 2)# 显示图像cv2.imshow("Approximate Contours", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 示例用法
image_path = "path/to/your/image.jpg"
show_approx_contour(image_path)
在这个示例中，我们首先读取输入的图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们使用Canny函数来检测图像的边缘。
接下来，我们使用cv2.findContours()函数来执行轮廓检测。然后，我们对每个轮廓应用cv2.approxPolyDP()函数来近似轮廓线。这个函数使用Douglas-Peucker算法，它根据指定的精度参数来逐渐减少轮廓中的点数。
最后，我们使用cv2.drawContours()函数在原始图像上绘制近似的轮廓线，然后使用cv2.imshow()函数显示结果图像。
三、 显示凸包
3.1 cv2.convexHull()函数
cv2.convexHull()函数是OpenCV中的一个函数，用于计算给定点集的凸包。
凸包是包围点集的多边形，使得多边形的所有内角都小于180度，并且所有点都位于多边形的边界上。
函数的语法如下：
hull = cv2.convexHull(points[, hull[, clockwise[, returnPoints]] 参数说明：
- points：输入的点集，可以是一个numpy数组，每个点的数据类型应是int32。
- hull：可选参数，指定输出的凸包点集的索引，默认为None。
- clockwise：可选参数，指定是否按顺时针方向输出凸包点集，默认为False。
- returnPoints：可选参数，指定是否返回凸包点集的坐标，默认为True。
返回值：
- 如果hull参数为None，则返回凸包点集的索引。
- 如果hull参数不为None，则返回凸包点集的坐标。
函数的使用示例：
import numpy as np
import cv2points = np.array([[10, 10], [10, 100], [100, 100], [100, 10]], dtype=np.int32)
hull = cv2.convexHull(points)print(hull)
输出结果：
[[[ 10 100]][[100 100]][[100 10]][[ 10 10]]]
3.2 显示凸包示例代码
要在OpenCV中显示凸包，可以使用cv2.convexHull()函数。
下面是显示凸包的示例代码：
import cv2def show_convex_hull(image_path):# 读取图像image = cv2.imread(image_path)# 将图像转换为灰度gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 使用Canny函数检测边缘edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)# 执行轮廓检测contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)# 寻找凸包convex_hulls = []for contour in contours:hull = cv2.convexHull(contour)convex_hulls.append(hull)# 在原始图像上绘制凸包cv2.drawContours(image, convex_hulls, -1, (0, 255, 0), 2)# 显示图像cv2.imshow("Convex Hull", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 示例用法
image_path = "path/to/your/image.jpg"
show_convex_hull(image_path)
在这个示例中，我们首先读取输入的图像并将其转换为灰度图像。然后，我们使用Canny函数检测图像的边缘。
接下来，我们使用cv2.findContours()函数执行轮廓检测。然后，对于每个轮廓，我们使用cv2.convexHull()函数找到凸包。
最后，我们使用cv2.drawContours()函数在原始图像上绘制凸包，然后使用cv2.imshow()函数显示结果图像。
)
