如何在OpenCV Python中检查图像轮廓是否凸？

OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，被广泛使用于图像处理，计算机视觉等领域。Python是一种高级编程语言，因其易学易用而成为了数据分析、人工智能等领域的热门工具。本篇文章将介绍OpenCV Python中如何检查图像轮廓是否凸。

轮廓简介

在计算机视觉中，轮廓可以被理解为图像中所有连续点或线组成的形状边界，通常用于进行对象识别、形状匹配等操作。在OpenCV中，轮廓可以通过图像阈值化、边缘检测等算法得到。

凸包简介

凸包可以被理解为将一个多边形包围的最小凸多边形，即将该多边形内部空洞全部填满的最小凸多边形。在OpenCV中，可以通过 cv2.convexHull() 函数得到一个轮廓的凸包。

通过检查图像轮廓是否凸，我们可以判断这个轮廓是否是一个凸形状。在OpenCV Python中，可以通过cv2.isContourConvex()函数轻松检查轮廓是否凸。

代码示例

下面的代码演示了如何使用OpenCV Python检查轮廓是否凸

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.png')

# 将图像转化为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行轮廓检测
_, contours, _ = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 使用convexHull得到凸包
hull = cv2.convexHull(contours[0])

# 检查轮廓是否凸
check = cv2.isContourConvex(hull)

if check:
    print("轮廓是凸的")
else:
    print("轮廓不是凸的")

在本示例中，我们首先读入了一张图像，然后将其转化为灰度图像。随后，我们使用cv2.findContours()函数检测图像轮廓，并使用cv2.convexHull()函数获取轮廓的凸包。最后，我们使用cv2.isContourConvex()函数检查轮廓是否凸，并输出结果。