opencv 获取轮廓/blob最大内接旋转矩形 c++

OpenCV 是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理的开源库，它能够帮助我们获取图像中的轮廓和 Blob 最大内接旋转矩形。在 OpenCV 中，我们首先使用 findContours 函数来获取图像中的轮廓信息，该函数能够帮助我们找到图像中的对象边缘并以列表的形式返回。

接着，我们可以使用 boundingRect 函数来获取轮廓的最大内接矩形，该矩形可以完全包围住轮廓，并且它的长宽和轮廓的方向是一致的。对于包含物体的图像，Blob 是指一块连通的区域，我们可以使用 findContours 函数获取图像中的 Blob 信息。

最后，我们可以使用 minAreaRect 函数来获取 Blob 的最大内接旋转矩形，这个旋转矩形是能够包裹住 Blob 并且旋转角度最小的矩形。该函数返回一个包含旋转矩形信息的结构体，其中包含了旋转矩形的中心点坐标、长宽和旋转角度信息。

通过这些函数，我们能够轻松地在 OpenCV 中获取图像中的轮廓和 Blob 的最大内接旋转矩形信息，从而帮助我们在计算机视觉和图像处理领域进行更加精准和有效的操作。

相关问题

opencv 最大内接矩形 c++

### 回答1：
OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供了许多用于图像处理和计算机视觉的函数。其中一个函数是查找图像中最大内接矩形。

最大内接矩形是图像中最大的能够完全包含在其中的矩形，该矩形的边界不能穿过任何图像边缘或者其他对象的边界。在OpenCV中，可以使用函数minAreaRect来查找最大内接矩形。

该函数的参数是一个轮廓。轮廓是一组通过连续边界连接在一起的点的集合。函数将返回一个矩形数据结构，其中包含了最大内接矩形的具体位置和大小。

要找到完全包含该轮廓的最大矩形，可以将所返回的矩形进行旋转。旋转的角度可以通过该矩形的角度（即旋转角度）来确定。在大多数情况下，用户只需要关心最大内接矩形的位置和大小即可。

总之，opencv中的最大内接矩形函数minAreaRect是一种用于查找图像中最大的能够完全包含在其中的矩形的方法，并且该函数能够返回该矩形的具体位置和大小，这对于计算机视觉与图像处理来说有着很高的应用价值。

### 回答2：
OpenCV是一款开源的计算机视觉库，提供了许多针对图像处理和计算机视觉问题的函数和算法。其中，最大内接矩形是一种常用的图像处理方法，可以用来提取图像中的目标区域。下面简单介绍一下OpenCV中的最大内接矩形算法。

最大内接矩形算法是基于轮廓图像的，因此在利用OpenCV实现时，需要先进行轮廓检测。找到轮廓之后，就可以使用cv::minAreaRect()函数来求解最小矩形轮廓。在最小矩形轮廓求解出来后，我们只需要将其旋转回原来的位置，就可以得到最大内接矩形。

具体实现方法如下：

首先，使用cv::findContours()函数来检测图像的轮廓，在检测之前需要进行图像二值化。接着，使用cv::minAreaRect()函数来求解最小矩形轮廓。最后，使用cv::boxPoints()函数将最小矩形转换为矩形的四个顶点坐标，然后使用cv::RotatedRect()函数对矩形进行旋转操作，最终得到最大内接矩形。

需要注意的是，最大内接矩形并不是唯一的，可能会存在多个满足条件的矩形。因此，在实际应用中需要根据具体需求选择合适的矩形。另外，最大内接矩形算法对于含有弯曲结构的轮廓可能无法求解，需要进一步的处理。

综上所述，OpenCV提供了方便实用的最大内接矩形算法，可以帮助开发者更好地解决图像处理和计算机视觉问题。

opencv如何获得轮廓的最大逼近内接矩形？

### 回答1：
可以使用 OpenCV 中的 `cv2.minAreaRect()` 函数来获得轮廓的最小外接矩形，然后再计算该矩形的最大内接矩形。代码示例如下：

import cv2

# 读取图像并转为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 轮廓检测
contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 获取最大轮廓
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

# 计算最小外接矩形
rect = cv2.minAreaRect(max_contour)

# 获取最大内接矩形
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
rect_area = rect[1][0] * rect[1][1]
max_area = 0
for i in range(4):
    j = (i + 1) % 4
    k = (i + 2) % 4
    cross = np.abs(np.cross(box[j] - box[i], box[k] - box[j]))
    area = cross / 2.0
    if area > max_area:
        max_area = area
        max_rect = [box[i], box[j], box[k], box[(k + 1) % 4]]

# 绘制最大内接矩形
cv2.drawContours(img, [max_rect], 0, (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.minAreaRect()` 函数返回的是一个包含旋转矩形中心点坐标、长宽和旋转角度的元组，可以使用 `cv2.boxPoints()` 函数将其转换为矩形的四个顶点坐标，然后再计算顶点坐标中的最大内接矩形。最后使用 `cv2.drawContours()` 函数绘制最大内接矩形即可。

### 回答2：
在OpenCV中，可以通过一系列步骤来获得轮廓的最大逼近内接矩形。

首先，我们需要用函数`cv2.findContours()`找到图像中的轮廓。该函数需要输入一副二值化图像，并将返回一系列轮廓的坐标。

接下来，我们可以使用函数`cv2.approxPolyDP()`对轮廓进行逼近。该函数需要输入原始轮廓的坐标和一个epsilon值来确定逼近的精度。该函数返回一个逼近轮廓的坐标。

然后，我们可以使用函数`cv2.minAreaRect()`找到逼近轮廓的最小外接矩形。该函数需要输入逼近轮廓的坐标，并返回矩形的中心点坐标、宽度、高度和旋转角度。

最后，我们可以将最小外接矩形画在原始图像上，以便查看结果。可以使用函数`cv2.rectangle()`来画矩形，需要输入原始图像、矩形的左上角和右下角坐标、颜色和线宽。

总结起来，要获得轮廓的最大逼近内接矩形，我们需要以下步骤：

1. 通过`cv2.findContours()`函数找到图像中的轮廓。
2. 使用`cv2.approxPolyDP()`函数对轮廓进行逼近。
3. 使用`cv2.minAreaRect()`函数找到逼近轮廓的最小外接矩形。
4. 使用`cv2.rectangle()`函数将最小外接矩形画在原始图像上。

### 回答3：
在OpenCV中，可以使用`cv2.findContours()`函数来获取图像中的轮廓。然后，可以使用`cv2.approxPolyDP()`函数对每个轮廓进行逼近操作，以获取最大逼近内接矩形。

首先，加载图像并将其转换为灰度图像。然后，使用`cv2.findContours()`函数来获取轮廓。该函数返回一个轮廓列表。

接下来，创建一个循环来遍历每个轮廓。对于每个轮廓，可以使用`cv2.approxPolyDP()`函数来进行逼近操作，以获取逼近后的轮廓。该函数需要传入轮廓、逼近精度等参数。

然后，可以使用`cv2.boundingRect()`函数来获取逼近后的轮廓的最小外接矩形。该函数返回一个矩形的左上角坐标和宽高。这个矩形就是所求的最大逼近内接矩形。

最后，可以绘制最大逼近内接矩形以及轮廓，以便观察结果。可以使用`cv2.rectangle()`函数来绘制矩形，使用`cv2.drawContours()`函数来绘制轮廓。

通过以上步骤，就可以获得图像中轮廓的最大逼近内接矩形了。

示例代码如下：

import cv2

# 加载图像并转换为灰度图像
image = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 获取轮廓
contours, _ = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历每个轮廓
for contour in contours:
    # 进行逼近操作，获取逼近后的轮廓
    approx = cv2.approxPolyDP(contour, 0.01 * cv2.arcLength(contour, True), True)
    # 获取逼近后的轮廓的最小外接矩形
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx)
    # 绘制最大逼近内接矩形和轮廓
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
    cv2.drawContours(image, [approx], 0, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果图像
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

通过运行以上代码，即可获得图像中轮廓的最大逼近内接矩形并进行显示。