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(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)

前沿技术 Micheal 2个月前 (05-28) 41次浏览 已收录 扫描二维码

(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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