cv.minAreaRect
时间: 2023-08-20 13:39:51 浏览: 36
cv.minAreaRect()是OpenCV中的一个函数,用于寻找给定轮廓的最小外接矩形。该函数的输入参数是一个轮廓(即一组点的集合),输出结果是一个包含最小外接矩形的结构体。这个矩形是可以旋转的,因此不一定与x轴和y轴平行。通过调用该函数可以实现对于目标物体的旋转矫正,从而提高后续图像处理算法的准确性。
相关问题
cv.minAreaRect例程
以下是使用cv.minAreaRect函数的示例代码:
```python
import cv2 as cv
import numpy as np
# 读取图像
img = cv.imread('test.jpg')
# 转换为灰度图像并进行边缘检测
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv.Canny(gray, 100, 200)
# 查找轮廓并绘制最小外接矩形
contours, hierarchy = cv.findContours(edges, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
rect = cv.minAreaRect(cnt)
box = cv.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
cv.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv.imshow('img', img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
```
该代码将读取一张图像,将其转换为灰度图像并进行边缘检测。然后使用cv.findContours函数查找图像中的轮廓,并使用cv.minAreaRect函数找到每个轮廓的最小外接矩形。最后,使用cv.drawContours函数在原始图像上绘制矩形,并显示结果。
cv2.minAreaRect
cv2.minAreaRect() 是 OpenCV 中的一个函数,用于计算给定轮廓的最小外接矩形。最小外接矩形是能够包含轮廓的最小矩形,可以用它来计算物体的角度和尺寸。
函数的语法如下:
```
rect = cv2.minAreaRect(contour)
```
其中,参数 contour 是一个轮廓,可以是一个 Numpy 数组,rect 是一个元组,包含了最小外接矩形的信息。元组的第一个元素是最小外接矩形的中心坐标,第二个元素是矩形的宽度和高度,第三个元素是矩形的旋转角度。
例如,下面的代码演示了如何使用 cv2.minAreaRect() 函数计算轮廓的最小外接矩形:
``` python
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 转换成灰度图像并二值化
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓并计算最小外接矩形
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
rect = cv2.minAreaRect(contours[0])
# 绘制最小外接矩形
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
cv2.drawContours(image, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```