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番外篇: 凸包及更多轮廓特征

计算凸包及更多轮廓特征。图片等可到文末引用处下载。

多边形逼近​

前面我们学习过最小外接矩和最小外接圆，那么可以用一个最小的多边形包围物体吗？当然可以：

import cv2
import numpy as np

# 1.先找到轮廓
img = cv2.imread('unregular.jpg', 0)
_, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, 3, 2)
cnt = contours[0]

# 2.进行多边形逼近，得到多边形的角点
approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 3, True)

# 3.画出多边形
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.polylines(image, [approx], True, (0, 255, 0), 2)

其中cv2.approxPolyDP()的参数 2(epsilon)是一个距离值，表示多边形的轮廓接近实际轮廓的程度，值越小，越精确；参数 3 表示是否闭合。

凸包​

凸包跟多边形逼近很像，只不过它是物体最外层的"凸"多边形：集合 A 内连接任意两个点的直线都在 A 的内部，则称集合 A 是凸形的。如下图，红色的部分为手掌的凸包，双箭头部分表示凸缺陷(Convexity Defects)，凸缺陷常用来进行手势识别等：

# 1.先找到轮廓
img = cv2.imread('convex.jpg', 0)
_, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
image, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, 3, 2)
cnt = contours[0]

# 2.寻找凸包，得到凸包的角点
hull = cv2.convexHull(cnt)

# 3.绘制凸包
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
cv2.polylines(image, [hull], True, (0, 255, 0), 2)

其中函数cv2.convexHull()有个可选参数 returnPoints，默认是 True，代表返回角点的 x/y 坐标；如果为 False 的话，表示返回轮廓中是凸包角点的索引，比如说：

print(hull[0])  # [[362 184]]（坐标）
hull2 = cv2.convexHull(cnt, returnPoints=False)
print(hull2[0])  # [510]（cnt中的索引）
print(cnt[510])  # [[362 184]]

当使用cv2.convexityDefects()计算凸包缺陷时，returnPoints 需为 False，详情可参考：Convexity Defects

另外可以用下面的语句来判断轮廓是否是凸形的：

print(cv2.isContourConvex(hull))  # True

点到轮廓距离​

cv2.pointPolygonTest()函数计算点到轮廓的最短距离（也就是垂线），又称多边形测试：

dist = cv2.pointPolygonTest(cnt, (100, 100), True)  # -3.53

其中参数 3 为 True 时表示计算距离值：点在轮廓外面值为负，点在轮廓上值为 0，点在轮廓里面值为正；参数 3 为 False 时，只返回-1/0/1 表示点相对轮廓的位置，不计算距离。

更多轮廓特征，如当量直径、平均强度等，我目前也没用到过，以后用到再写吧，感兴趣的可以参看：Contour Properties、Contours Hierarchy

引用​