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。

求图像外轮廓的最小外接矩形的长和宽opencv python代码

在OpenCV中，如果你需要求解图像中某个轮廓的最小外接矩形的长和宽，可以按照下面的步骤操作：

import cv2
import numpy as np

# 假设你已经有一张图片并使用Canny算子或者其他的边缘检测方法获取到轮廓
image = ...  # 你的图像数据
edges = ...  # 边缘检测后的图像，例如从Canny得到
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for contour in contours:
    # 对于每一个轮廓
    rect = cv2.minAreaRect(contour)  # 计算最小外接矩形
    box = cv2.boxPoints(rect)  # 转换为边界点列表

    # 将边界点转换为整数坐标，因为`minAreaRect`返回的是浮点型
    box = np.int0(box)

    # 取矩形的宽度和高度
    width, height = rect[1]

    # 打印或者在图像上标记矩形
    print(f"Width: {width}, Height: {height}")
    cv2.drawContours(image, [box], 0, (0, 255, 0), 2)  # 绘制矩形

# 显示原始图像
cv2.imshow("Minimum Bounding Rectangle", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码会遍历图像的所有轮廓，计算每个轮廓的最小外接矩形，并打印出其宽度和高度。注意，`minAreaRect`返回的是一个包含中心点(x, y)，宽(w), 高(h)以及旋转角度的元组。