opencv如何得到矩形轮廓中的点集

在OpenCV中，可以使用`cv2.findContours()`函数来获取矩形轮廓中的点集。

首先，需要将图像转换为灰度图像，并对其进行二值化处理。然后使用`cv2.findContours()`函数查找轮廓。该函数返回一个包含所有轮廓的列表和每个轮廓的层次结构。要获取特定轮廓的点集，可以从轮廓列表中选择相应的轮廓并使用`cv2.drawContours()`函数将其绘制到新的图像上。然后，可以使用`np.nonzero()`函数获取非零像素的坐标，这些坐标表示轮廓中的点集。

下面是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制轮廓
cnt = contours[0]
cv2.drawContours(img, [cnt], 0, (0, 255, 0), 3)

# 获取轮廓中的点集
points = np.nonzero(thresh)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例中，`cnt = contours[0]`获取第一个轮廓，`cv2.drawContours(img, [cnt], 0, (0, 255, 0), 3)`将其绘制到原始图像上，`points = np.nonzero(thresh)`获取非零像素的坐标，表示轮廓中的点集。