对最大外轮廓作最小外接矩形

最大外轮廓是指一组点集中最外层的轮廓线，可以通过轮廓检测算法得到。最小外接矩形是指能够完全包围一个物体的最小矩形，可以通过旋转卡壳算法或者最小面积矩形算法得到。

将最大外轮廓作最小外接矩形的过程可以分为以下几步：

1. 得到最大外轮廓的所有点集。

2. 利用最小面积矩形算法或者旋转卡壳算法计算出最小外接矩形。

3. 将最小外接矩形绘制在原始图像上，以便观察。

需要注意的是，最小外接矩形并不一定与最大外轮廓完全重合，因为最小外接矩形是根据点集的几何特征计算得到的，而最大外轮廓则是根据像素的连通性计算得到的。因此，最小外接矩形只是一个近似的包围框，但通常可以满足实际需求。

相关问题

用opencv对最大外轮廓作最小外接矩形python

以下是一个使用OpenCV在Python中找到最大外轮廓并将其拟合成最小外接矩形的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.png')

# 将图像转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

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

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

# 将最大轮廓拟合成最小外接矩形
rect = cv2.minAreaRect(max_contour)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)

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

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

在此代码中，我们首先读取图像并将其转换为灰度图像，然后进行二值化处理以使轮廓更加明显。然后使用`cv2.findContours()`函数查找轮廓，并使用`max()`函数找到最大的轮廓。最后，使用`cv2.minAreaRect()`函数将最大轮廓拟合成最小外接矩形，并在图像上绘制该矩形。

opencv c++获取轮廓的最小外接矩形

在OpenCV C++中，可以使用minAreaRect函数获取轮廓的最小外接矩形。该函数的参数是一个轮廓，返回一个RotatedRect类型的对象，表示该轮廓的最小外接矩形。可以通过调用RotatedRect对象的points函数获取该矩形的四个顶点，然后使用line函数绘制出矩形的每条边。另外，boundingRect函数可以获取轮廓的外接矩形，rectangle函数可以绘制出该矩形。如果需要绘制最小外接圆，可以使用minEnclosingCircle函数。