在opencv轮廓检测中,()返回包含轮廓所有点及面积的最小旋转矩形
时间: 2023-05-09 20:02:16 浏览: 150
在OpenCV轮廓检测中,cv2.minAreaRect()是一个函数,它返回一个最小的矩形,可以包含轮廓中的所有点。该矩形在旋转中的角度最小,因此称为最小旋转矩形。此矩形可以通过点集计算出,其中包括轮廓的所有点。它可以在图像分割和形状分析中使用,以确定所处理的对象的角度和尺度,并在进行后续处理之前对其进行归一化。此函数还返回矩形的中心点坐标和矩形的尺寸,这些信息可以用于进一步处理和分析。通过最小旋转矩形,可以提高算法的鲁棒性,并改进特征提取和形状匹配的准确性。在使用此函数时,应注意一些参数,例如轮廓点集,标志变量等。此外,该函数的返回值是一个Box2D对象,需要进行适当的类型转换。
相关问题
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。
c++如何使用opencv获取轮廓的最小外接矩形
使用OpenCV获取轮廓的最小外接矩形可以使用`cv::minAreaRect()`函数。该函数可以对给定的轮廓进行最小外接矩形的计算,并返回一个`RotatedRect`类型的矩形对象,其中包含了最小外接矩形的位置、大小和旋转角度信息。以下是一个示例代码:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
// 读取图片
cv::Mat img = cv::imread("test.jpg");
// 转换为灰度图像
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(img, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
// 进行阈值处理
cv::Mat thresh;
cv::threshold(gray, thresh, 127, 255, cv::THRESH_BINARY);
// 查找轮廓
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
cv::findContours(thresh, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// 绘制轮廓和最小外接矩形
cv::Mat result = img.clone();
for (const auto& contour : contours) {
cv::RotatedRect rect = cv::minAreaRect(contour);
cv::Point2f pts[4];
rect.points(pts);
for (int i = 0; i < 4; ++i) {
cv::line(result, pts[i], pts[(i + 1) % 4], cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
}
}
// 显示结果
cv::imshow("result", result);
cv::waitKey(0);
return 0;
}
```
上述代码中,我们首先读取一张图片,并将其转换为灰度图像。然后对灰度图像进行阈值处理,找到轮廓后,使用`cv::minAreaRect()`函数计算轮廓的最小外接矩形,并使用`cv::line()`函数绘制矩形的四条边。最后,将结果图像显示出来。