【Emgu CV教程】10.6、轮廓之凸包缺陷检测

本文主要是介绍【Emgu CV教程】10.6、轮廓之凸包缺陷检测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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一、凸包缺陷

1.什么叫凸包的缺陷

凸包与轮廓之间的部分称为凸缺陷。原始图形的凸包 减去 原始图形的轮廓，得到的那部分就是凸包缺陷，或者说叫凹进去的部分。

如下图所示原始图形是五边形，绿框就是得到的凸包，减去它的轮廓，就是红色边框三角形部分，它就是凸包的缺陷。

2.凸包缺陷四个特征

凸包缺陷，有四个特征可以描述：

1. 凸包缺陷的起始点，其用轮廓索引表示。起始点一定是轮廓中的某一个点。
2. 凸包缺陷的结束点，也用轮廓索引表示。结束点也一定是轮廓中的某一个点。
3. 轮廓上距离凸包最远的点。
4. 最远点到凸包的距离。

Emgu CV里面，或者说是OpenCV里面，凸包缺陷检测，通常是用于手势的检测。

二、凸包缺陷检测函数

凸包缺陷检测函数是ConvexityDefects()，官方定义如下：

public static void ConvexityDefects(IInputArray contour, // 输入的轮廓IInputArray convexhull, // 输入轮廓的凸包点集IOutputArray convexityDefects // 输出的凸包缺陷信息，是一个N行4列的矩阵，每行包含4个元素，分别是凸缺陷起点索引、终点索引、最远点索引和距离
)

三、简单应用

1.原始素材

原始图像srcMat如下:

轮廓检测采用RetrType.External模式，对其进行凸包缺陷检测。

2.代码

Mat tempMat = srcMat.Clone();
Mat dstMat = srcMat.Clone();
Mat gray = new Mat();
int threshold = 40;// 转成灰度图再二值化
CvInvoke.CvtColor(tempMat, gray, ColorConversion.Bgr2Gray);
CvInvoke.Threshold(gray, gray, threshold, 255, ThresholdType.Binary);
CvInvoke.Imshow("Gray and threshold", gray);// 定义轮廓集合
VectorOfVectorOfPoint contours = new VectorOfVectorOfPoint();
VectorOfRect hierarchy = new VectorOfRect();CvInvoke.FindContours(gray, contours, hierarchy, RetrType.External, ChainApproxMethod.ChainApproxNone);// 在一张黑色图中画出所有轮廓
Mat allContours = new Mat(new System.Drawing.Size(gray.Cols, gray.Rows), DepthType.Cv8U, 1);
allContours.SetTo(new MCvScalar(0, 0, 0));
CvInvoke.DrawContours(allContours, contours, -1, new MCvScalar(255, 255, 255), 1);// 按照面积筛选，太小的轮廓不计算
Dictionary<int, double> dict = new Dictionary<int, double>();
if (contours.Size > 0)
{for (int i = 0; i < contours.Size; i++){double area = CvInvoke.ContourArea(contours[i]);Rectangle rect = CvInvoke.BoundingRectangle(contours[i]);if (rect.Width > 20 && rect.Height > 20 && area < 3000000){dict.Add(i, area);}}
}var item = dict.OrderByDescending(v => v.Value); // v.Value就代表面积，是降序排列// 开始凸包计算
Random random = new Random();
VectorOfInt hull = new VectorOfInt(); // 存储凸包点索引
foreach (var it in item)
{int key = it.Key;MCvScalar randomColor = new MCvScalar(random.Next(0, 255), random.Next(0, 255), random.Next(0, 255));CvInvoke.ConvexHull(contours[key], hull); // 计算凸包for (int j = 0; j < hull.Size; j++) // 绘制凸包{CvInvoke.Circle(dstMat, contours[key][hull[j]], 5, new MCvScalar(0, 255, 0), -1);  // 绿色点为凸包组成的点CvInvoke.Line(dstMat, contours[key][hull[j]], contours[key][hull[(j + 1) % hull.Size]], randomColor, 2);}// 凸包缺陷检测 ,hull必须为索引Mat defects = new Mat();CvInvoke.ConvexityDefects(contours[key], hull, defects);if (!defects.IsEmpty){// 1行4列using (Matrix<int> m = new Matrix<int>(defects.Rows, defects.Cols, defects.NumberOfChannels)){defects.CopyTo(m); // 刚开始使用Int16(Short)数据类型的矩阵，将矩阵中数据截断导致结果错误！！for (int j = 0; j < m.Rows; j++){int startIdx = m.Data[j, 0]; // 起始点在轮廓上的索引int endIdx = m.Data[j, 1];int farthestIdx = m.Data[j, 2];double distance = m.Data[j, 3] / 256.0; // 距离System.Drawing.Point startPoint = contours[key][startIdx];System.Drawing.Point endPoint = contours[key][endIdx];System.Drawing.Point farPoint = contours[key][farthestIdx];CvInvoke.Line(dstMat, startPoint, endPoint, new MCvScalar(128, 128, 0), 2);CvInvoke.Circle(dstMat, farPoint, 5, new MCvScalar(0, 0, 255), -1); // 红色点为距离凸包最远点CvInvoke.Circle(dstMat, startPoint, 7, new MCvScalar(0, 0, 255), 2); // 红色小圆圈点为起始点CvInvoke.Circle(dstMat, endPoint, 10, new MCvScalar(0, 0, 255), 2); // 红色大圆圈点为终点}}}
}CvInvoke.Imshow("All contours, " + dict.Count(), allContours);
CvInvoke.Imshow("Final result image, " + dstMat.Size.ToString(), dstMat);

3.运行结果

如下所示：

图中的文字是后期加上去的，可以看到绿色点是轮廓的点，应该是5个，有一个被红色点覆盖了。能看到的四个绿色点用直线相连，就是凸包。红色点就是轮廓上距离凸包最远的点，小红圆圈是凸包缺陷起始点，大红圆圈是凸包缺陷结束点。经过计算，最远点距离凸包距离大概是87.84个像素距离。

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原创不易，请勿抄袭。共同进步，相互学习。

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