opencv 寻找内接矩形
时间: 2023-08-04 22:01:25 浏览: 57
在OpenCV中,可以通过使用函数cv2.minAreaRect()来寻找内接矩形。该函数接受一个轮廓作为输入,并返回一个带有中心点坐标、宽度、高度和旋转角度信息的旋转矩形。
首先,我们需要得到轮廓。可以通过使用cv2.findContours()函数从图像中获取轮廓。传入的参数是二值图像,可以通过使用阈值化或其他图像处理方法。
接下来,需要选择一个合适的轮廓。根据应用的需求,可以选择最大的轮廓或其他特定的轮廓。
一旦选择了轮廓,就可以使用cv2.minAreaRect()函数来找到内接矩形。该函数的参数是轮廓,它返回一个带有矩形信息的对象。
最后,可以使用cv2.boxPoints()函数从旋转矩形对象中获取四个顶点的坐标,并将其绘制在图像上。可以使用cv2.drawContours()函数绘制这些顶点。
下面是一个示例代码,演示了如何在图像中寻找内接矩形:
```python
import cv2
# 读取图像并转换为灰度图像
image = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 阈值化处理获取二值图像
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 选择一个轮廓
contour = contours[0]
# 寻找内接矩形
rect = cv2.minAreaRect(contour)
# 获取矩形的顶点
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
# 在图像上绘制矩形
cv2.drawContours(image, [box], 0, (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后使用阈值化处理得到二值图像,并通过调用cv2.findContours()函数获取轮廓。在这里选择了第一个轮廓,并使用cv2.minAreaRect()函数找到内接矩形。最后,使用cv2.drawContours()函数在图像上绘制矩形。