rect = cv2.minAreaRect(cnt)#计算最小矩形区域 box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box)#浮点型转为整形
时间: 2024-04-19 14:26:28 浏览: 18
这段代码使用OpenCV中的函数来计算给定轮廓cnt的最小包围矩形区域,并将其转换为四个顶点坐标。
首先,cv2.minAreaRect函数接受一个轮廓作为输入,并计算出能够完全包围该轮廓的最小旋转矩形。返回的矩形是一个包含矩形中心坐标、宽度、高度和旋转角度的元组。
然后,使用cv2.boxPoints函数从最小矩形中提取出四个顶点的坐标。这些坐标是以浮点数形式返回的。
最后,通过使用np.int0函数将浮点数类型的顶点坐标转换为整型,以便后续的绘制和处理。
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rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.intp(box) cv2.drawContours(frame, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
这段代码使用了OpenCV库,它对给定的轮廓(cnt)计算最小外接矩形(minAreaRect),并将其转换为矩形的四个顶点(boxPoints)。然后,将这四个顶点转换为整数型(intp),并在帧(frame)上绘制出该矩形框(drawContours)。绘制的框是红色(0,0,255),线宽为2像素。
这段代码的作用是在图像中找到包含指定轮廓的最小矩形,并将其框出来。
rect = cv2.minAreaRect(cnt) # 给定轮廓的最小外接矩形 该函数可以返回一个包含外接矩形中心点坐标、宽度、高度和旋转角度的元组 box = cv2.boxPoints(rect) # 用于从给定的旋转矩形获取四个顶点的坐标 box = np.intp(box) cv2.drawContours(frame, [box], 0, (0, 0, 255), 2)在这段代码后写一个标注中心点位置以及显示中心点位置的代码
可以代码后面添加以下代码来标注中心点位置并显示中心点位置:
```
# 计算中心点坐标
M = cv2.moments(cnt)
center_x = int(M["m10"] / M["m00"])
center_y = int(M["m01"] / M["m00"])
# 在图像中标注中心点位置
cv2.circle(frame, (center_x, center_y), 5, (0, 255, 0), -1)
# 在图像中显示中心点位置坐标
cv2.putText(frame, "Center: ({}, {})".format(center_x, center_y), (center_x - 50, center_y - 20),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
```
其中,`cv2.moments()`函数可以计算轮廓的矩,从而得到轮廓的中心点坐标。然后使用`cv2.circle()`函数在图像中标注中心点位置,并使用`cv2.putText()`函数在图像中显示中心点位置坐标。