cv::minAreaRect()具体如何使用
时间: 2024-03-15 18:18:02 浏览: 14
cv::minAreaRect() 是 OpenCV 库中的一个函数,用于找到一组点集的最小包围矩形。具体使用方式如下:
1. 首先需要定义一个包含所有点的容器,可以是 std::vector<cv::Point> 或 cv::Mat。假设这个容器被命名为 points。
2. 调用 cv::minAreaRect() 函数,并将点集容器作为输入参数。函数返回一个 cv::RotatedRect 类型的对象,它表示最小包围矩形。
3. 你可以使用 cv::RotatedRect 的成员函数获取最小包围矩形的中心位置、长宽、旋转角度等信息。
下面是一个简单的示例代码:
```c++
// 假设有一个点集 points,包含若干个 2D 点
cv::RotatedRect rect = cv::minAreaRect(points);
// 获取最小包围矩形的中心位置
cv::Point2f center = rect.center;
// 获取最小包围矩形的长宽
float width = rect.size.width;
float height = rect.size.height;
// 获取最小包围矩形的旋转角度
float angle = rect.angle;
```
注意,cv::minAreaRect() 函数只能处理二维点集,如果需要处理三维点集,需要使用 cv::minAreaRect3() 函数。
相关问题
minAreaRect使用
### 回答1:
minAreaRect是OpenCV库中的一个函数,用于寻找包围一组点的最小面积矩形。它的语法格式为:
cv.minAreaRect(points)
其中,points是包含点集的numpy数组。这个函数返回一个元组,包含矩形的中心点坐标、宽度、高度和旋转角度。
使用minAreaRect函数可以对一组点进行简单的形状识别,比如在图像中寻找包含目标物体的最小矩形区域。
### 回答2:
minAreaRect是一个OpenCV函数,用于计算给定点集的最小面积矩形。
在使用minAreaRect函数之前,需要先将点集转换为一个包含点的np.array类型的变量。然后,可以调用minAreaRect函数,并将点集作为参数传入。函数返回一个元组,包含矩形的中心坐标、尺寸、旋转角度。
通常情况下,我们可以使用循环结构遍历点集,将每个点进行类型转换并添加到np.array变量中。然后,通过调用minAreaRect函数并传入点集变量,获得矩形的相关信息。
通过计算最小面积矩形,可以应用于许多场景,如目标检测、图像处理、计算机视觉等。其中,最常见的应用是在目标检测中,通过最小面积矩形可以精确定位和描述目标的位置、大小和旋转角度。
需要注意的是,为了使用minAreaRect函数,需要提前安装并导入OpenCV库。另外,选择适当的点集对于计算最小面积矩形也是非常重要的,通常需要根据具体场景和要求进行调整和优化。
从原图中截取cv::RotatedRect minRect,不对原图进行变换
好的,您可以使用 OpenCV 中的 cv::minAreaRect() 函数来获取一个包含轮廓的最小矩形,也就是 cv::RotatedRect 对象。这个函数的输入参数是一个二值化的图像或者是一个轮廓向量,返回的就是最小矩形。具体实现可以参考以下代码:
```c++
cv::Mat src; // 原图
cv::Mat binary; // 二值化后的图像
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours; // 轮廓向量
cv::findContours(binary, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 查找轮廓
// 获取最小矩形
cv::RotatedRect minRect = cv::minAreaRect(contours[0]); // 假设只有一个轮廓
// 在原图中绘制最小矩形
cv::Point2f vertices[4];
minRect.points(vertices);
for (int i = 0; i < 4; ++i)
cv::line(src, vertices[i], vertices[(i + 1) % 4], cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
```
这样就可以在原图中绘制出最小矩形了,而不需要对原图进行任何变换。