Python 控制opencv凸包

我想将此图像上的对象（阈值）合并到凸面外壳下：

import cv2
img = cv2.imread('test.png') #thresh1

ret, threshed_img = cv2.threshold(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY),
                        220, 255, cv2.THRESH_BINARY)

image, contours, hier = cv2.findContours(threshed_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
for cnt in contours:
    # get convex hull
    hull = cv2.convexHull(cnt)
    cv2.drawContours(img, [hull], -1, (0, 0, 255), 1)    
cv2.imwrite("output.png", img)

我可以通过操纵阈值来生成凸面外壳：

rect_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 30))
threshed = cv2.morphologyEx(threshed_img, cv2.MORPH_CLOSE, rect_kernel)
cv2.imwrite('thresh2.png', threshed)

imgContours, Contours, Hierarchy = cv2.findContours(threshed, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
for cnt in Contours:
    hull = cv2.convexHull(cnt)
    cv2.drawContours(img, [hull], -1, (0, 0, 255), 1) 
cv2.imwrite('output2.png', img)

我想要的是：

有没有比操纵阈值更好的方法来组合凸面外壳下的对象

我将如何实现凸面外壳

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您可以计算小零件的凸面外壳，如图所示

然后将一些凸面外壳点添加到您创建的轮廓中。这些要点应该是：

a） 每个凸包的最左端点（具有最低x坐标）

b） 每个凸包的最右点（具有最高x坐标）

c） 所有5个凸包的最高点（y坐标最低）

d） 所有5个凸包的最低点（y坐标最高）

您的结果轮廓将类似于

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一些点将位于轮廓之外。如果所有点都应该在轮廓内，您可以检查凸包之前计算的5个点中的所有点是否存在内部结果轮廓（使用

pointpolyContest

函数）。它不仅仅是将它们添加到结果轮廓。

首先查找单个轮廓（如第一个图像对中的轮廓），然后迭代所有找到的轮廓点，将它们聚合到一个列表中，并从这组点检测凸包。（如果需要，我可以稍后添加代码示例）。这是最方便的编码方式，就性能和复杂性而言，还有更好的方式。如果调整的阈值适用于您的应用程序，请使用轮廓的层次结构并确定外部轮廓。然而，您所呈现的理想结果不是凸面外壳，因为它不是凸面形状。@ThomasBergmueller是的，请您添加一个示例代码好吗？