contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_bgr = cv2.cvtColor(imm, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 绘制边缘 # imm = cv2.drawContours(img_bgr, contours, -1, (0, 0, 255), 1) # 遍历轮廓 rects = [] for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(img_bgr, [box], 0, (0, 0, 255), 2) for i, rect in enumerate(sorted(rects, key=lambda x: x[1][0] * x[1][1], reverse=True)): print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, ({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}')打印的具体是什么
时间: 2024-04-01 10:35:05 浏览: 98
OpenCVRGB.zip_RGB opencv_opencv rgb_opencv 灰度_opencv 轮廓 提取_openc
5星 · 资源好评率100%
打印的具体内容是所有轮廓中面积最大的矩形的信息,包括其排名,大小,位置,宽度,高度和角度。例如,“Rank 1: Size=120, (50, 50), Width=10, Height=12, Angle=-45”表示最大的矩形的排名为1,大小为120(像素),中心点位置为(50,50),宽度为10,高度为12,角度为-45度。
阅读全文