opencv python 寻找矩形

在 OpenCV 中，Python 版本可以使用 `cv2.findContours` 函数以及相关的形状检测算法来寻找图像中的矩形。以下是一个基本步骤：

1. **读取图像**：
使用 `cv2.imread()` 函数加载图像。

import cv2
image = cv2.imread('image.jpg')

2. **转换为灰度图像**（如果需要）：
如果你想处理的是灰度图像，可以省略这一步，否则建议转换以简化分析。

gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. **边缘检测**：
对图像应用边缘检测算子，如 Canny 或者简单的阈值化。

edges = cv2.Canny(gray_image, threshold1, threshold2)

4. **找到轮廓**：
运行轮廓检测算法并得到所有轮廓。

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

5. **筛选矩形**：
遍历轮廓列表，对于每个轮廓，检查是否接近矩形形状。可以计算轮廓的边界框 (bounding box)，并查看其宽高比接近于 1（正方形）还是接近 4（长方形）。例如，可以使用 `minAreaRect` 和 `minEnclosingCircle` 函数来判断。

for contour in contours:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour)
    aspect_ratio = w/h
    if aspect_ratio >= 0.9 and aspect_ratio <= 1.1: # 矩形范围内的宽高比
        rect = cv2.minAreaRect(contour)
        box = cv2.boxPoints(rect) # 转换为点坐标
        # 绘制矩形
        cv2.drawContours(image, [box], 0, (0,255,0), 2)

6. **显示结果**：
最后，显示包含矩形区域的原始图像。

cv2.imshow("Image with Rectangles", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()