cv.minAreaRect

cv.minAreaRect is a function in the OpenCV library that calculates the minimum area rectangle that can enclose a set of points or contours. The function takes in a set of points or contours and returns a RotatedRect object containing the center, size, and orientation of the minimum area rectangle. This function can be used for object detection, image segmentation, and pattern recognition applications. The RotatedRect object can be used to draw the minimum area rectangle on an image or compute the aspect ratio and angle of rotation of an object.

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cv.minAreaRect例程

以下是使用cv.minAreaRect函数的示例代码：

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：

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()