opencv3检测凸包convexHull函数-使用方式二-滚动条

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
#include<vector>

using namespace cv;
using namespace std;

int g_nMinThred = 125;
int g_nMaxThred = 255;

int g_nColor = 255;

int g_CheckWay = 0;

int g_nThick = 0;

int main()
{
	RNG &rng = theRNG();
	Mat srcImage = imread("group.jpg");
	imshow("【原图】", srcImage);

	//因为后期需要在二值图像中寻找轮廓，所以需要进行阀值操作或是使用canny边缘检测操作，无论是哪种方式，都需要输入一张灰度图像
	//所以这里先进行图像格式的转换
	Mat grayImage;
	cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);
	//处理图像之前先对图像进行滤波操作
	Mat blurImage;
	GaussianBlur(grayImage, blurImage, Size(3, 3), 0, 0);
	imshow("【高斯滤波后的灰度图】", blurImage);

	namedWindow("【滚动条窗口】", 0);
	createTrackbar("MinThred", "【滚动条窗口】", &g_nMinThred, 255, 0);
	createTrackbar("MaxThred", "【滚动条窗口】", &g_nMaxThred, 255, 0);
	createTrackbar("Color", "【滚动条窗口】", &g_nColor, 255, 0);
	createTrackbar("CheckWay", "【滚动条窗口】", &g_CheckWay, 2, 0);
	createTrackbar("thick", "【滚动条窗口】", &g_nThick, 100, 0);

	char key;
	while (1)
	{
		//这里采用边缘检测的方式来生成二值图像
		Mat cannyImage;
		Canny(blurImage, cannyImage, g_nMinThred + 1, g_nMaxThred + 1);

		//在得到的二值图像中寻找轮廓
		//g_vcontours用来存储 所有轮廓 的 点向量
		vector<vector<Point>> g_vcontours;
		vector<Vec4i> g_vHierarchy;
		findContours(cannyImage, g_vcontours, g_vHierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

		//在被找到的所有轮廓的点向量中，寻找凸包
		//g_vHull用来存储 所有凸包检测的凸包 的点集    ，注意：这里的g_vHull变量需要确定大小，保证输入和输出的大小相同
		vector<vector<Point>> g_vHull(g_vcontours.size());
		for (int i = 0; i < (int)g_vcontours.size(); i++)
		{
			convexHull(g_vcontours[i], g_vHull[i], true);
		}

		//首先建立一个黑色背景
		Mat dstImage = Mat::zeros(srcImage.size(), CV_8UC1);
		for (int i = 0; i < (int)g_vcontours.size(); i++)
		{
			//如果g_CheckWay变量是0，表示轮廓和凸包都显示，如果是1  仅仅显示轮廓，  如果是2   仅仅显示凸包

			if (g_CheckWay == 0)
			{
				//用drawContours函数先绘制所有轮廓
				drawContours(dstImage, g_vcontours, i, Scalar(g_nColor), g_nThick + 1, 8);
				//用drawContours函数绘制所有的凸包
				drawContours(dstImage, g_vHull, i, Scalar(g_nColor), g_nThick + 1, 8);
			}
			if (g_CheckWay == 1)
			{
				//用drawContours函数先绘制所有轮廓
				drawContours(dstImage, g_vcontours, i, Scalar(g_nColor), g_nThick + 1, 8);
			}
			if (g_CheckWay == 2)
			{
				//用drawContours函数绘制所有的凸包
				drawContours(dstImage, g_vHull, i, Scalar(g_nColor), g_nThick + 1, 8);
			}
		}

		imshow("【处理后的图像】", dstImage);

		key = waitKey(1);
		if (key == 27)
			break;
	}

	return 0;
}

来源：CSDN

作者：轩落_翼

链接：https://blog.csdn.net/qq_23880193/article/details/49257193