点集求凸包的问题经常会遇到，给出了一种思路，有空了再仔细研究，本文总结了opencv中相关的方法并给出一个实例。
参考：https://docs.opencv.org/4.0.0/d3/dc0/group__imgproc__shape.html#ga014b28e56cb8854c0de4a211cb2be656
1、opencv接口
hull = cv.convexHull(points[, hull[, clockwise[, returnPoints]]]) 参数说明：
- points：点集。需要注意的是，该参数输入的坐标系是向右为X，向上为Y，和迪卡尔坐标系是相同的，而opencv中的图像坐标系是向下为X，向右为Y，即图像的左上角坐标为(0,0)。
- clockwise：如果设置为True，输出的凸包是顺时针的，如果设置为False，输出的凸包是逆时针的。
- returnPoints：如果设置为True，返回凸包的点坐标，如果设置为False，输出凸包点在点集points中的序号。
2、示例
代码如下：
# encoding:utf-8 import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt axis_list = [[3,1],[2,2],[3,3],[4,4],[2,4],[2,3],[1,2],[2,2],[2,1]] axis_list = np.array(axis_list) hull = cv2.convexHull(axis_list,clockwise=True,returnPoints=True) print(hull) hull = np.squeeze(hull) plt.scatter(axis_list[:,0],axis_list[:,1]) plt.plot(hull[:,0],hull[:,1],"r") plt.plot([hull[-1,0],hull[0,0]],[hull[-1,1],hull[0,1]],"r") plt.show() 计算结果如下图所示，其中蓝色点是点集，红色线条是凸包轮廓。
文章来源: https://blog.csdn.net/root_clive/article/details/91411274