如何在OpenCV Python中查找并绘制图像轮廓的凸包？

在计算机视觉领域，轮廓是一种表示物体形状的方法。凸包可以被看做是轮廓的一个简化版，它是一个包含所有轮廓点的最小凸多边形。

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，提供了许多操作图像的工具。在本教程中，我们将介绍如何使用OpenCV Python库查找图像轮廓的凸包，并用示例代码演示它的应用。

1. 导入OpenCV库

在进行图像处理工作之前，需要导入OpenCV库。可以使用Python的pip包管理工具来安装OpenCV。

pip install opencv-python

然后，在Python脚本中导入库：

import cv2
import numpy as np

2. 读取图像

使用OpenCV读取图像非常简单。可以使用cv2.imread()函数读取一张图像。

img = cv2.imread('image.jpg')

3. 灰度化

为了能够找到图像的轮廓，需要将其转换为灰度图像。使用cv2.cvtColor()函数实现这一目标。

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

4. 二值化

一旦将图像转换为灰度图像，就需要将其转换为二值图像。将一些像素设为白色，另一些像素设为黑色。

使用cv2.threshold()函数可以完成图像二值化的工作。

ret,thresh = cv2.threshold(gray,127,255,0)

5. 查找轮廓

完成二值化之后，就可以使用cv2.findContours()函数来查找图像的轮廓。该函数返回两个值：图像的轮廓列表和层次结构。

contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh, 1, 2)

6. 查找轮廓的凸包

找到图像的轮廓之后，就可以使用cv2.convexHull()函数来查找轮廓的凸包。然后，使用cv2.drawContours()函数将凸包绘制在原始图像上。

# 画出包含所有凸形点包括边界点的凸形多边形
hull = cv2.convexHull(cnt,returnPoints = False)
# 用绿色绘制凸多边形
for i in range(len(hull)):
    cv2.line(img, tuple(hull[i][0]), tuple(hull[(i+1)%len(hull)][0]), (0, 255, 0), 3)

7.完整代码实例

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
ret,thresh = cv2.threshold(gray,127,255,0)

# 查找轮廓
contours,hierarchy = cv2.findContours(thresh, 1, 2)

# 绘制轮廓
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 3)

# 查找轮廓的凸包
cnt = contours[0]
hull = cv2.convexHull(cnt,returnPoints = False)

# 绘制凸包
for i in range(len(hull)):
    cv2.line(img, tuple(hull[i][0]), tuple(hull[(i+1)%len(hull)][0]), (0, 255, 0), 3)

# 显示图像
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()