opencv 找到掩码图的外接正矩形

使用 OpenCV 找到掩码图的外接正矩形的步骤如下：

1. 读入掩码图并转换为灰度图像；
2. 对灰度图像进行二值化处理，将所有非零像素设置为 255；
3. 使用 findContours 函数寻找二值化后的图像中的所有轮廓；
4. 遍历所有轮廓，使用 boundingRect 函数计算每个轮廓的外接矩形；
5. 对所有外接矩形的坐标进行比较，找到最小的矩形；
6. 最终得到的最小外接矩形即为以左上角坐标和宽度、高度确定的矩形。

下面是 Python 代码示例：

import cv2

# 读入掩码图并转换为灰度图像
mask = cv2.imread('mask.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 对灰度图像进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(mask, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 使用 findContours 函数寻找二值化后的图像中的所有轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历所有轮廓，使用 boundingRect 函数计算每个轮廓的外接矩形
rects = []
for contour in contours:
    rect = cv2.boundingRect(contour)
    rects.append(rect)

# 对所有外接矩形的坐标进行比较，找到最小的矩形
x, y, w, h = min(rects, key=lambda rect: rect[2] * rect[3])

# 最终得到的最小外接矩形即为以左上角坐标和宽度、高度确定的矩形
min_rect = (x, y, w, h)

print(min_rect)

希望这个答案能够帮助到您。