OpenCV最大外接矩形轮廓检测Python

答：您可以使用 OpenCV 的 cv2.boundingRect() 函数找到最大外接矩形。Python 代码如下：

# 导入必要的库
import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 找到最大轮廓
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

# 找到最大外接矩形
x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour)

# 在图像上绘制最大外接矩形
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

相关问题

opencv最小外接矩形python代码

下面是使用 OpenCV 在 Python 中计算最小外接矩形的代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 寻找最大的轮廓
cnt = max(contours, key=cv2.contourArea)

# 计算最小外接矩形
rect = cv2.minAreaRect(cnt)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)

# 绘制最小外接矩形
cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读取一张图像并进行灰度化和二值化处理，然后使用 `cv2.findContours()` 函数查找轮廓。接着，我们使用 `max()` 函数找到最大的轮廓，并使用 `cv2.minAreaRect()` 函数计算最小外接矩形。最后，我们使用 `cv2.drawContours()` 函数绘制最小外接矩形，并显示结果。

opencv最小外接矩形python

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以使用Python语言调用。在OpenCV中，可以使用函数cv2.minAreaRect()来获取图像中物体的最小外接矩形。该函数的输入参数为物体的轮廓，输出为一个元组，其中包含了最小外接矩形的中心点坐标、长宽、旋转角度等信息。