(cv2.minarearect) Python OpenCV中cv2.minAreaRect实例解析计算对象最小外接矩形：cv2.minAreaRect()函数全网首发(图文详解1)

(cv2.minarearect) Python OpenCV中cv2.minAreaRect实例解析

Python OpenCV库中的cv2.minAreaRect()函数是一种用于计算一个对象的最小外接矩形的方法。这个最小区域的矩形会包围输入的几何形状。这个函数最常见的用途是在图像处理上，特别是在对象检测和识别中。

使用cv2.minAreaRect()函数的基本步骤如下：

首先，你需要导入所需的库。导入cv2和numpy库可能是最常见的，你可以通过使用下面的命令进行导入：
```
import cv2
import numpy as np
```
其次，需要一个源图像。在这例子中，我们将使用内置的lena图像，可以通过以下代码载入。
```
img = cv2.imread('lena.jpg')
```

然后使用cv2.findContours()函数找出源图像轮廓。

gray_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray_image, 127, 255, 0)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

调用cv2.minAreaRect(), 然后传递所找到的轮廓作为参数。这个函数会返回一个Box2D结构，包括中心点坐标、宽高以及旋转角度。
```
rect = cv2.minAreaRect(contours[0])
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
```

最后，画出这个外接矩形并显示图像。

cv2.drawContours(img, [box], 0, (0,0,255), 2)
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，以上代码仅用于示例，你需要根据你自己的具体需求进行必要的修改和调整。
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