opencv外接矩形尺寸

在OpenCV中，可以使用cv2.boundingRect()函数来获取轮廓的外接矩形。该函数返回一个四元组，分别表示矩形左上角的坐标和矩形的宽度和高度。

例如，假设我们有一个轮廓contour，可以使用以下代码获取其外接矩形的尺寸：

x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)

其中，x和y是矩形左上角的坐标，w和h是矩形的宽度和高度。

相关问题

opencv最大外接矩形

OpenCV是一个开源计算机视觉库，其中包含了一个功能强大的图像处理工具集。"最大外接矩形"是指在图像中的某个轮廓周围，能够找到的一个最大的正方形或矩形边界。这个矩形能完全覆盖轮廓，同时保持其对角线最长。

OpenCV中的`minAreaRect()`函数可以用于计算最小的包围矩形，而`fitEllipse()`则可以得到最接近椭圆的最小包围矩形。如果你想找到最大尺寸的矩形，通常需要遍历所有可能的位置，并计算每个位置对应的最大矩形。这涉及到一些形状检测和比较的过程，例如计算每个点到已知轮廓的距离，然后选择能够围住轮廓并有最大面积的矩形。

以下是一个简化的示例代码片段，展示了如何使用OpenCV找到轮廓周围的最大矩形：

import cv2
import numpy as np

def get_max_rectangle(contour):
    max_area = 0
    max_rect = None
    for x, y in contour[:,0]:
        rect = cv2.minAreaRect((x, y))
        area = cv2.contourArea(rect)
        if area > max_area:
            max_area = area
            max_rect = rect
    return max_rect

# 使用OpenCV读取图像并找到轮廓
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, contours, _ = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 对每个轮廓应用max_rectangle函数
for contour in contours:
    rectangle = get_max_rectangle(contour)
    # 打印或绘制矩形信息...

计算contour 外接矩形 c++ opencv

在 OpenCV (开源计算机视觉库) 中，计算轮廓（Contour）的外接矩形通常用于确定轮廓形状的基本尺寸。外接矩形是最小的长方形，完全包含轮廓的所有点。以下是使用 C++ 和 OpenCV 编程计算轮廓外接矩形的一般步骤：

1. 导入必要的库:

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>

2. 加载图像并转换为灰度：

cv::Mat img = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

3. 进行边缘检测（如 Canny 边缘检测）:

cv::Canny(img, edges, threshold1, threshold2);

4. 找到轮廓（Contours）:

std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
cv::findContours(edges, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);

5. 遍历轮廓，计算每个轮廓的外接矩形:

for (const auto& contour : contours) {
    cv::Rect boundingRect = cv::boundingRect(contour); // 轮廓的外接矩形
    std::cout << "Bounding rectangle for contour: (" << boundingRect.x << ", " << boundingRect.y << ") - (" << boundingRect.width << ", " << boundingRect.height << ")" << std::endl;
}

6. 结果存储或显示:

如果你需要将这些信息用于进一步处理，比如绘制轮廓及其外接矩形，可以使用 `cv::drawContours` 函数。