opencv知道椭圆坐标获取长径短径

### 回答1：
是的，OpenCV可以通过椭圆拟合函数 `fitEllipse` 来获取椭圆的中心坐标、长轴长度和短轴长度。示例代码如下：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('ellipse.jpg')

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

# 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_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 拟合椭圆
ellipse = cv2.fitEllipse(contours[0])

# 获取椭圆中心坐标、长轴长度和短轴长度
center, axes, angle = ellipse
major_axis, minor_axis = axes

# 在图像上绘制椭圆
cv2.ellipse(img, ellipse, (0, 255, 0), 2)

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

其中，`fitEllipse` 函数返回的 `ellipse` 变量包含了椭圆的中心坐标、长轴长度和短轴长度。我们可以通过 `axes` 变量来获取长轴和短轴的长度。

### 回答2：
OpenCV是一个开源计算机视觉库，可以用于处理图像和视频数据。在OpenCV中，我们可以通过使用椭圆拟合函数来获取椭圆的长轴和短轴的坐标。

在OpenCV中，我们可以使用`fitEllipse`函数来拟合一个椭圆。这个函数将返回一个`RotatedRect`对象，其中包含了椭圆的中心坐标、长轴和短轴的长度以及椭圆的旋转角度。

要获取椭圆的长轴和短轴的坐标，我们可以通过计算椭圆的顶点坐标来实现。首先，我们可以使用`RotatedRect`对象的`center`属性来获取椭圆的中心坐标。然后，我们可以使用`RotatedRect`对象的`size`属性来获取椭圆的长轴和短轴的长度。

接下来，我们可以根据椭圆的旋转角度来计算椭圆的顶点坐标。具体步骤如下：

1. 将椭圆的旋转角度转换为弧度。
2. 使用椭圆的中心坐标、长轴和短轴的长度以及旋转角度来计算椭圆的顶点坐标。

以下是一个使用OpenCV获取椭圆长轴和短轴坐标的示例代码：

import cv2
import numpy as np
 
# 读取图像
image = cv2.imread('ellipse.png')
 
# 灰度化图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
# 二值化图像
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, 0)
 
# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
 
# 获取椭圆拟合参数
ellipse_params = cv2.fitEllipse(contours[0])
center, (major_axis, minor_axis), angle = ellipse_params
 
# 计算椭圆顶点坐标
angle_rad = np.deg2rad(angle)
sin_val = np.sin(angle_rad)
cos_val = np.cos(angle_rad)
 
ellipse_top = (center[0] + cos_val * major_axis / 2, center[1] + sin_val * major_axis / 2)
ellipse_bottom = (center[0] - cos_val * major_axis / 2, center[1] - sin_val * major_axis / 2)
 
# 打印椭圆长轴和短轴的坐标
print("长轴坐标：", ellipse_top, ellipse_bottom)
print("短轴坐标：", center)

在这个例子中，我们首先读取一张包含椭圆的图像，然后进行灰度化和二值化处理。接着，我们使用`findContours`函数找到图像中的轮廓，并使用`fitEllipse`函数拟合轮廓，获取椭圆的参数。最后，我们根据椭圆的参数计算顶点坐标，并打印出长轴和短轴的坐标。

需要注意的是，在实际使用中，我们可能需要对图像进行预处理，如滤波、裁剪或调整图像尺寸，以便更好地拟合椭圆并获取正确的坐标值。