求直边界矩形和旋转边界矩形

根据提供的引用内容，可以得知求直边界矩形和旋转边界矩形的方法如下：

1. 求直边界矩形：
可以使用引用中提到的fit_rectangle函数，该函数可以将边界矩形拟合到封闭区域。具体步骤如下：
- 将边界点存储在一个Nx2的数组中。
- 调用fit_rectangle函数，传入边界点数组作为输入。
- 函数将返回一个包含边界矩形四个顶点坐标的数组，可以根据这些坐标绘制出边界矩形。

2. 求旋转边界矩形：
可以使用引用中提到的Pyenvelope库，该库可以帮助找到一组点的任意定向的最小边界矩形。具体步骤如下：
- 安装Pyenvelope库。
- 将点的坐标存储在一个数组中。
- 调用Pyenvelope库中的envelope函数，传入点坐标数组作为输入。
- 函数将返回一个包含边界矩形四个顶点坐标的数组，可以根据这些坐标绘制出边界矩形。

相关问题

OpenCv中轮廓的直边界矩形

在OpenCV库中，轮廓直边界矩形是指对图像轮廓提取后的形状，特别是当轮廓呈现出接近矩形的特征时，OpenCV可以提供一种简单的方式来描述这种形状。这个矩形通常是基于轮廓的四个顶点计算得出的，用于快速概括轮廓的主要边界。

`boundingRect()` 函数是一个常用的工具，它返回的是轮廓的最小外接矩形，即包含轮廓所有点的最小矩形。这个矩形由左上角(x, y)坐标、宽度(w)和高度(h)组成。你可以通过下面的步骤获取轮廓的直边界矩形：

import cv2
import numpy as np

# 加载图片并进行边缘检测
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
_, contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    # (x, y) 是矩形左上角坐标，(w, h) 是矩形的宽高
    rect_image = img[y:y+h, x:x+w]
    # 现在rect_image就是原始图像中该轮廓对应的直边界矩形部分

c++ opencv求mask区域边界矩形

可以使用OpenCV中的轮廓函数来获取mask区域的边界矩形。下面是一个示例代码：

Mat mask = imread("mask.png", IMREAD_GRAYSCALE);

vector<vector<Point>> contours;
findContours(mask, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

Rect boundingRect = boundingRect(contours[0]);

rectangle(mask, boundingRect, Scalar(255), 2);

imshow("Mask with bounding rectangle", mask);
waitKey(0);

首先，使用imread函数读取mask图像，并将其转换为灰度图像。然后，使用findContours函数查找mask图像中的轮廓。我们使用RETR_EXTERNAL和CHAIN_APPROX_SIMPLE参数来获得最外层轮廓和轮廓的简化版本。接下来，使用boundingRect函数计算轮廓的边界矩形。最后，使用rectangle函数在mask图像上绘制矩形，并显示结果。

请注意，如果mask图像中有多个轮廓，则上述代码将只绘制最外层轮廓的边界矩形。如果您需要获取所有轮廓的边界矩形，则需要在一个循环中使用boundingRect函数来计算每个轮廓的矩形。