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python opencv 计算最小外界矩形

时间: 2023-11-13 11:57:29 浏览: 171
Python OpenCV提供了一个函数cv2.minAreaRect()来计算点集的最小外接矩形。该函数需要一个点集数组或向量(里面存放的是点的坐标),并且这个点集中的元素不定个数。函数返回的是一个Box2D结构体,其中包含矩形的中心坐标、宽度、高度和旋转角度。你可以使用cv2.cv.Python OpenCV提供了一个函数cv2.minAreaRect()来计算点集的最小外接矩形。该函数需要一个点集数组或向量(里面存放的是点的坐标),并且这个点集中的元素不定个数。函数返回的是一个Box2D结构体,其中包含矩形的中心坐标、宽度、高度和旋转角度。你可以使用cv2.cv.BoxPoints()函数来获取最小外接矩形的4个顶点坐标,然后使用cv2.drawContours()函数将其画出来。需要注意的是,不同版本的OpenCV返回的旋转角度可能有所不同。
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poencv二值化轮廓检测 最小外界矩形 python

### 使用 OpenCV 和 Python 进行二值化图像处理并检测轮廓 为了实现这一目的,可以按照如下方式编写代码: #### 导入必要的库 ```python import cv2 import numpy as np ``` #### 加载图片并转换为灰度图 加载待处理的彩色图像,并将其转化为灰度模式以便后续操作。 ```python image = cv2.imread('path_to_image') gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ``` #### 应用阈值处理得到二值化图像 设定合适的参数来执行阈值分割,从而获得黑白两色组成的二值图像。这一步骤对于减少噪声以及增强特征非常重要。 ```python ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)[^2] ``` #### 查找轮廓 利用 `findContours` 函数获取所有封闭区域的信息列表,即所谓的“轮廓”。需要注意的是,在不同版本之间此函数返回的结果可能有所差异;在这里假设使用较新的OpenCV版本。 ```python contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:] ``` #### 计算最小外包矩形 针对每一个提取出来的轮廓,调用 `minAreaRect()` 方法计算其对应的最小外接矩形,并通过 `boxPoints()` 将该矩形转成四个顶点坐标形式表示出来[^3]。 ```python for cnt in contours: rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = np.int0(cv2.boxPoints(rect)) # 绘制边界框于原图之上 cv2.drawContours(image,[box],0,(0,0,255),2) cv2.imshow("Image with Bounding Boxes", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 上述过程展示了如何运用 OpenCV 的功能完成从读取原始图像直至绘制出各个物体周围最紧凑包围盒的任务。值得注意的是,实际应用时还需考虑更多细节调整,比如预处理阶段去除背景干扰或是优化参数设置以适应特定场景下的需求。
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