cv2.minAreaRect(c)

时间: 2024-03-15 20:39:58 浏览: 99
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python opencv minAreaRect 生成最小外接矩形的方法

cv2.minAreaRect(c)是OpenCV中的一个函数，用于计算给定轮廓c的最小外接矩形。最小外接矩形是能够完全包围轮廓的最小面积矩形，它可以用来估计物体的旋转角度和位置。 该函数的输入参数c是一个轮廓，可以通过OpenCV的轮廓检测函数（如cv2.findContours）获得。函数返回一个包含最小外接矩形信息的元组，包括矩形的中心坐标、宽度、高度和旋转角度。 使用cv2.minAreaRect(c)函数可以方便地获取最小外接矩形的相关信息，进而进行后续的图像处理和分析。
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th = cv2.adaptiveThreshold(blur, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2) # Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(th, 30, 150) # 轮廓提取 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges...

cv2.error: OpenCV(4.4.0) C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-ykpa0m5d\opencv\modules\imgproc\src\shapedescr.cpp:874: error: (-215:Assertion failed) npoints >= 0 && (depth == CV_32F || depth == CV_32S) in function 'cv::pointSetBoundingRect'

如果你使用的是OpenCV中的形状描述函数（如cv2.boundingRect()、cv2.minAreaRect()等），请确保输入的点集是非空的，并且点的坐标值是浮点数或整数。如果你仍然遇到困难，请提供更多的代码和错误信息，以便更好地...

调用cv2.findContours()函数实现轮廓检测，检测图像中物体的轮廓。 2、调用imutils.grab_contours()函数获取图像轮廓。 3、调用contours.sort_contours()函数将轮廓从左到右进行排序。 4、初始化比例系数pixelsPerMetric为空，用于后续真实长度计算。 5、初始化参照物宽度width为3，用于后续真实长度计算。python

box = cv2.minAreaRect(c) box = cv2.boxPoints(box) box = np.array(box, dtype="int") box = perspective.order_points(box) cv2.drawContours(orig, [box.astype("int")], -1, (0, 255, 0), 2) for (x, y) ...

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def Process(img): # 高斯平滑 gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT)#高斯模糊函数 median = cv2.medianBlur(gaussian, 5)#中值滤波 sobel = cv2.Sobel(median, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3)#Sobel算子，梯度方向是X # 二值化 ret, binary = cv2.threshold(sobel,200, 255, cv2.THRESH_BINARY)#cv2简单阙值函数 # 核函数 element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 1))#得到一个结构元素（卷积核）。主要用于后续的腐蚀、膨胀等运算。 element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 7)) dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1)#膨胀函数 # 腐蚀 erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1) # 膨胀 dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations=3) return dilation2 def GetRegion(img): regions = [] # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#检测图像中物体轮廓 for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour)#计算轮廓面积 if (area<2000): continue eps = 0.001* cv2.arcLength(contour, True)#计算封闭轮廓或者曲线的长度 approx = cv2.approxPolyDP(contour, eps, True)#轮廓多边形逼近 rect = cv2.minAreaRect(contour)#求最小面积矩形框 box = cv2.boxPoints(rect)#获取最小面积矩形框的四个顶点坐标 box = np.int0(box)#整型化 height = abs(box[0][1] - box[2][1]) width = abs(box[0][0] - box[2][0]) ratio =float(width) / float(height) if (ratio < 5 and ratio > 1.8): regions.append(box) return regions def detect(img): gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#图片灰度化 prc = Process(gray) regions = GetRegion(prc) print('[INFO]:Detect %d license plates' % len(regions)) for box in regions: cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0,255), 2) cv2.imwrite(r'C:\Users\86182\Pictures\Saved Pictures\test.png', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()该代码在实现车牌区域检测的过程中用到了什么算法

2. Sobel算子（Sobel）：用于检测图像边缘。 3. 二值化（threshold）：将图像转换为黑白两色，方便后续处理。 4. 膨胀（dilate）和腐蚀（erode）：用于调整图像形态，填补边缘空洞，去除小的噪点等。 5. 轮廓查找...

minRect = cv2.minAreaRect(c) # get oriented bounding box box = cv2.boxPoints(minRect) # 旋转的bounding box # 根据旋转bouding box找到窄边的中心, 相当于焊缝2d起点和2d终点 box_dis = np.linalg.norm((box - box[0]), axis=1)

其中，cv2.minAreaRect 函数获取当前轮廓的最小外接矩形，该矩形是可旋转的，其包围了当前轮廓的所有点。接着，cv2.boxPoints 函数获取旋转矩形的四个顶点，并将其存储在变量 box 中。最后，使用 np.linalg.norm ...

rect = cv2.minAreaRect(c) box = cv2.boxPoints(rect) if imutils.is_cv2() else cv2.boxPoints(rect)

其中，cv2.minAreaRect()函数用于对当前轮廓进行最小可旋转矩形边界框的计算，返回值rect为最小可旋转矩形边界框的信息，包括中心点、长宽、旋转角度等；cv2.boxPoints()函数则用于根据最小可旋转矩形的信息计算其四...

minRect = cv2.minAreaRect(c) # get oriented bounding box

这段代码使用cv2.minAreaRect函数计算给定轮廓c的最小外接矩形，并将其存储到minRect变量中。最小外接矩形是指能够恰好包围轮廓的最小面积矩形，其长宽与轮廓的方向相关。 具体来说，cv2.minAreaRect函数的执行步骤...

def Process(img): # 高斯平滑 gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0, 0, cv2.BORDER_DEFAULT) # 中值滤波 median = cv2.medianBlur(gaussian, 5) # Sobel算子 # 梯度方向: x sobel = cv2.Sobel(median, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3) # 二值化 ret, binary = cv2.threshold(sobel, 170, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 核函数 element1 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 1)) element2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (9, 7)) # 膨胀 dilation = cv2.dilate(binary, element2, iterations=1) # 腐蚀 erosion = cv2.erode(dilation, element1, iterations=1) # 膨胀 dilation2 = cv2.dilate(erosion, element2, iterations=3) return dilation2 def GetRegion(img): regions = [] # 查找轮廓 contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if (area < 7500): continue eps = 1e-3 * cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, eps, True) rect = cv2.minAreaRect(contour) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) height = abs(box[0][1] - box[2][1]) width = abs(box[0][0] - box[2][0]) ratio =float(width) / float(height) if (ratio < 6 and ratio > 1.8): regions.append(box) return regions def detect(img): # 灰度化 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) prc = Process(gray) regions = GetRegion(prc) print('[INFO]:Detect %d license plates' % len(regions)) for box in regions: cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0,255), 2) cv2.imwrite(r'C:\Users\gzy\Pictures\Saved Pictures\xiaoguotu.png', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()请简单描述一下该代码是如何实现车牌检测功能的

2. 对灰度图像进行高斯平滑和中值滤波处理，以降低噪声干扰。 3. 使用 Sobel 算子提取图像的边缘信息。 4. 对边缘信息进行二值化处理。 5. 使用形态学操作（膨胀和腐蚀）对二值化图像进行处理，进一步增强车牌的特征...

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image = cv2.imread('C:/Users/Y14/Desktop/六角星.jpg') # 灰度化处理 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化处理 ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 查找...

opencvc++框出装甲板

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把一张叫contours.png的图片用jupyter软件打出面积，周长，轮廓矩，轮廓的重心，轮廓的近似，轮廓的凸包，外接矩形，外接圆，椭圆拟合

min_bounding_rects = [cv2.minAreaRect(c) for c in contours] 6. 外接圆、椭圆拟合： python circles = [] for contour in contours: (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) circles.append...
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