凸缺陷 convexityDefects

获取凸包，可以参考我的这篇文章： 凸包（Convex Hull）代码实现案例

获取了凸包之后，可以干什么呢？
凸缺陷凸包与轮廓之间的部分称为凸缺陷。凸缺陷可用来处理手势识别等问题。

通常情况下，使用如下四个特征值来表示凸缺陷：
● 起点：该特征值用于说明当前凸缺陷的起点位置。需要注意的是，起点值用轮廓索引表示。也就是说，起点一定是轮廓中的一个点，并且用其在轮廓中的序号来表示。例如，点A是凸缺陷1的起点。
● 终点：该特征值用于说明当前凸缺陷的终点位置。该值也是使用轮廓索引表示的。例如，图8-4中的点B是凸缺陷1的终点。
● 轮廓上距离凸包最远的点。例如，点C是凸缺陷1中的轮廓上距离凸包最远的点。
● 最远点到凸包的近似距离。例如，距离D是凸缺陷1中的最远点到凸包的近似距离。

OpenCV提供了函数cconvexityDefects()用来获取凸缺陷，其语法格式如下：
CONVEXITYDEFECTS()是OpenCV库中的一个函数，主要用于计算图像中凸缺陷的信息。它可以通过输入的轮廓点信息计算出凸缺陷的数量、位置和深度等信息，可以用于手势识别、目标检测等应用场景。在C++中使用该函数时，需要包含OpenCV头文件，并按照函数参数要求输入轮廓点信息和凸包点信息等参数，然后通过输出参数获取凸缺陷信息。

void cv::convexityDefects(    InputArray contour,     InputArray convexhull,     OutputArray convexityDefects);

函数参数说明如下：

• contour：输入的轮廓点信息，可以通过cv::findContours()函数获取。
• convexhull：输入的凸包点信息，可以通过cv::convexHull()函数获取。
• convexityDefects：输出的凸缺陷信息，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

使用CONVEXITYDEFECTS()函数的步骤如下：

• 1. 读取图像并转换为灰度图像。

Mat src = imread("image.jpg");
Mat gray;
cvtColor(src, gray, CV_BGR2GRAY);

• 2. 对灰度图像进行二值化处理。

Mat binary;threshold(gray, binary, 100, 255, THRESH_BINARY);

• 3.获取图像中的轮廓信息。

vector<vector<Point>> contours;
findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

• 4.对每个轮廓计算凸包点信息。

vector<vector<int>> hull(contours.size());
for (int i = 0; i < contours.size(); i++){   convexHull(contours[i], hull[i], false);}

• 5.对每个轮廓计算凸缺陷信息。

vector<vector<Vec4i>> defects(contours.size());for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { if (hull[i].size() > 3) {  convexityDefects(contours[i], hull[i], defects[i]);  }}

• 6.遍历所有轮廓的凸缺陷信息，并绘制凸缺陷。

for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {    for (int j = 0; j < defects[i].size(); j++) {        Vec4i& v = defects[i][j];        float depth = v[3] / 256.0;        if (depth > 10) {            int startidx = v[0];            Point start(contours[i][startidx]);            int endidx = v[1];            Point end(contours[i][endidx]);            int faridx = v[2];            Point far(contours[i][faridx]);            line(src, start, end, Scalar(0, 0, 255), 2);            line(src, start, far, Scalar(0, 255, 0), 2);            line(src, end, far, Scalar(0, 255, 0), 2);            circle(src, far, 4, Scalar(0, 255, 0), -1);  }    }
}

这样就可以计算图像中轮廓的凸缺陷信息，并绘制凸缺陷。

总结一下，CONVEXITYDEFECTS()函数是OpenCV中用于计算轮廓凸缺陷信息的函数，可以用于手势识别、目标检测等应用场景。使用该函数时，需要先获取轮廓和凸包信息，然后使用该函数计算凸缺陷信息，并根据需求对凸缺陷进行处理和绘制。

应用：

针对手势进行凸缺陷检测，可以实现手势识别。此时，仅计算指缝间的凸缺陷个数，根据该值识别手势表示的数值。
例如
● 有4个凸缺陷时，手势表示数值5。
● 有3个凸缺陷时，手势表示数值4。
● 有2个凸缺陷时，手势表示数值3。
● 有1个凸缺陷时，手势表示数值2。
● 有0个凸缺陷时，手势可能表示数值1，也可能表示数值0。