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(, , 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 ()
     {
         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 = ; i < count; i++)   //点的坐标
         {
             Point point;
             point.x = rng.uniform(image.cols /, image.cols *  / );
             point.y = rng.uniform(image.rows / , image.cols *  / );
             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();//初始化图像为全黑色
         //随机化点的颜色 并画出
         for (int i = ; i < count; i++)
         {
             circle(image, points[i], , Scalar(rng.uniform(, ), rng.uniform(, ), rng.uniform(, )), FILLED, LINE_AA);
         }
         //准备参数
         int hullcount = (int)hull.size();//凸包的边数
         Point point0 = points[hull[hullcount - ]]; //连接凸包边的坐标点
         //绘制凸包的边
         for (int i = ; i < hullcount; i++)
         {
             Point point = points[hull[i]];
             line(image, point0, point, Scalar(, , ), , 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 == )
             break;
     }

     return ;
 }

检测效果：