如何在二值化图像中找到矩形，矩形边界不一定平行于图片边缘

可以利用霍夫变换来检测矩形，其中先计算出图像中所有直线的极坐标表示，然后根据矩形特征，筛选出四个互相垂直的直线组成的线段，即可得到矩形的四个顶点。接着可以利用矩形的几何属性，例如矩形的角度、宽高比等，对检测结果进行筛选和修正，从而得到最终的矩形检测结果。

相关问题

能不能帮我利用c语言，写一份精度较高的代码，在二值化图像中寻找矩形。并提供代码和注释

好的，关于寻找二值化图像中的矩形，可以通过以下步骤实现：

1. 读入二值化图像并转为灰度图像

2. 对灰度图像进行边缘检测，可以使用Canny算法实现。边缘检测后得到二值化边缘图像

3. 对二值化边缘图像进行形态学处理，包括膨胀、腐蚀操作。膨胀操作可以将图像中小的空洞填充，腐蚀操作可以将图像中的小尖角消除。

4. 利用findContours函数找到二值化边缘图中所有轮廓，并存储在vector中

5. 遍历vector， 用boundingRect函数计算容器的边界矩形。

6. 对每个边界矩形进行筛选，例如长宽比是否符合矩形形状特征，及其是否符合预期大小等，保留符合条件的矩形。

7. 输出结果并显示。

下面是一份示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (img.empty())
    {
        cout << "Can't read image!" << endl;
        return -1;
    }

    Mat edges;
    Canny(img, edges, 100, 200);

    Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));
    morphologyEx(edges, edges, MORPH_CLOSE, kernel);

    vector<vector<Point> > contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;
    findContours(edges, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    vector<Rect> rects;
    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        Rect rect = boundingRect(contours[i]);
        double w = rect.width;
        double h = rect.height;
        double ratio = w / h;
        if ((ratio > 0.5 && ratio < 2.0) && (w > 30 && w < 1000) && (h > 30 && h < 1000))
        {
            rects.push_back(rect);
        }
    }

    for (size_t i = 0; i < rects.size(); i++)
    {
        rectangle(img, rects[i], Scalar(0, 255, 0), 2);
    }

    imshow("Detected Rectangles", img);
    waitKey(0);
    return 0;
}

这份代码包括用图像的边界框判断符合矩形形状的情况，并进行相应处理，输出检测到的矩形，并显示在窗口中。

注意：这是一个简单的示例，适用于一般情况下的矩形检测，如果要求更严格的检测，需要根据具体需求进行修改。

如何通过opencv获取图片中轮廓的最小矩形边界框

通过 OpenCV 库可以很方便地获取图片中轮廓的最小矩形边界框。主要步骤如下：

1. 读取图片并将其转换为灰度图像。
2. 对图像进行二值化处理，将轮廓部分变为白色，背景部分变为黑色。
3. 使用 findContours 函数查找图像中的轮廓。
4. 对每个轮廓，使用 boundingRect 函数获得其最小矩形边界框。

以下是示例代码：

import cv2

# 读取图片并将其转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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

# 查找图像中的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 对每个轮廓，获取其最小矩形边界框
for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

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

这段代码可以读取名为 "image.png" 的图片，并在图片中绘制出轮廓的最小矩形边界框。