android opencv 边缘检测和画出外接矩形

您可以使用 OpenCV 中的 Canny 边缘检测算法来检测图像的边缘，然后使用 findContours 函数找到边缘的轮廓，最后使用 drawContours 函数将轮廓画出来。要画出外接矩形，可以使用 boundingRect 函数找到轮廓的外接矩形，然后使用 rectangle 函数将其画出来。以下是示例代码：

Mat src, gray, edges;
src = imread("image.jpg");
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
Canny(gray, edges, 100, 200);
vector<vector<Point>> contours;
findContours(edges, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
Rect rect = boundingRect(contours[i]);
rectangle(src, rect, Scalar(0, 255, 0), 2);
}
imshow("Result", src);
waitKey(0);

注意：以上代码仅供参考，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。

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android studio opencv 边缘检测和画出外接矩形

您可以使用以下代码在 Android Studio 中进行 OpenCV 边缘检测和绘制外接矩形：

// 加载 OpenCV 库
if (!OpenCVLoader.initDebug()) {
    Log.e(TAG, "OpenCV initialization failed!");
}

// 读取图像
Mat image = Imgcodecs.imread("path/to/image.jpg");

// 转换为灰度图像
Mat grayImage = new Mat();
Imgproc.cvtColor(image, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

// 进行边缘检测
Mat edges = new Mat();
Imgproc.Canny(grayImage, edges, 50, 150);

// 查找轮廓
List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();
Mat hierarchy = new Mat();
Imgproc.findContours(edges, contours, hierarchy, Imgproc.RETR_TREE, Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE);

// 绘制外接矩形
Mat drawing = Mat.zeros(edges.size(), CvType.CV_8UC3);
for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
    Rect rect = Imgproc.boundingRect(contours.get(i));
    Imgproc.rectangle(drawing, rect.tl(), rect.br(), new Scalar(0, 255, 0), 2);
}

// 显示结果
HighGui.imshow("Edges", edges);
HighGui.imshow("Contours", drawing);
HighGui.waitKey();

这段代码使用 Canny 边缘检测算法对图像进行边缘检测，然后使用 findContours 函数查找轮廓，最后使用 boundingRect 函数计算每个轮廓的外接矩形并绘制在图像上。

opencv画出最小外接矩形

可以使用OpenCV中的函数`minAreaRect()`来画出最小外接矩形。具体步骤如下：

1. 读入图像并进行灰度化和二值化处理。
2. 使用`findContours()`函数找到图像中的轮廓。
3. 对每个轮廓，使用`minAreaRect()`函数计算其最小外接矩形。
4. 使用`drawContours()`函数画出轮廓，并使用`rectangle()`函数画出最小外接矩形。

下面是一个示例代码：

import cv2

# 读入图像并进行灰度化和二值化处理
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 找到轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 画出轮廓和最小外接矩形
for cnt in contours:
    rect = cv2.minAreaRect(cnt)
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    cv2.drawContours(img,[box],0,(0,0,255),2)
    cv2.drawContours(img,[cnt],0,(255,0,0),2)

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