如何通过opencv获取图片中轮廓的最小矩形边界框
时间: 2024-02-28 15:52:43 浏览: 38
通过 OpenCV 库可以很方便地获取图片中轮廓的最小矩形边界框。主要步骤如下:
1. 读取图片并将其转换为灰度图像。
2. 对图像进行二值化处理,将轮廓部分变为白色,背景部分变为黑色。
3. 使用 findContours 函数查找图像中的轮廓。
4. 对每个轮廓,使用 boundingRect 函数获得其最小矩形边界框。
以下是示例代码:
```python
import cv2
# 读取图片并将其转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对图像进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找图像中的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 对每个轮廓,获取其最小矩形边界框
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码可以读取名为 "image.png" 的图片,并在图片中绘制出轮廓的最小矩形边界框。