opencv python最小包围矩形

### 使用 OpenCV-Python 实现最小包围矩形

为了创建最小外接矩形，`cv2.minAreaRect()` 函数用于获取给定轮廓的最小面积边界框。此函数返回一个包含矩形中心 `(x, y)`、宽度和高度以及旋转角度的结果元组。

对于绘制该矩形，则需进一步利用 `cv2.boxPoints()` 将上述结果转换成四个顶点坐标以便于绘图操作[^1]。

以下是具体实现方法：

import cv2
import numpy as np

# 创建空白图像并定义测试轮廓
img = np.zeros((500, 500), dtype=np.uint8)

contours = [
    [[100], [100]], 
    [[300], [100]],
    [[300], [300]],
    [[100], [300]]
]

cnt = np.array(contours).reshape((-1, 1, 2)).astype(np.int32)

rect = cv2.minAreaRect(cnt)  # 获取最小外接矩形参数
box = cv2.boxPoints(rect)     # 获得矩形角点位置
box = np.intp(box)            # 数据类型转换为整型

cv2.drawContours(img, [box], -1, (255, 255, 255), thickness=2)  # 绘制矩形到图片上

cv2.imshow('Min Area Rectangle', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先初始化了一张黑色背景的灰度图像，并设定了一个简单的四边形作为目标对象。接着调用了 `minAreaRect()` 来获得围绕这个多边形的最佳拟合矩形的位置信息；再通过 `boxPoints()` 方法得到实际可用于绘画的四个角落坐标的数组形式表示法。最后一步则是将这些数据应用至原图画出相应的图形[^3]。