cv2.boundingRect(c)

`cv2.boundingRect(c)`是OpenCV中的一个函数，它用于计算图像中轮廓（contour）`c`周围的最小矩形边界框（bounding rectangle）。这个函数返回一个包含四个元素的元组，分别是：

1. `x`: 矩形左上角的x坐标。
2. `y`: 矩形左上角的y坐标。
3. `width`: 矩形的宽度。
4. `height`: 矩形的高度。

简单来说，它会找到轮廓内部所有点中最左下和最右上两个顶点，然后形成一个最小的矩形框，将整个轮廓包围其中。这对于形状检测、物体定位以及图像分割等任务非常有用。

举个例子：

contours, _ = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if contours:
    c = contours[0] # 取第一个轮廓
    rect = cv2.boundingRect(c)
    print(f"矩形的位置是 ({rect[0]}, {rect[1]})，大小是 ({rect[2]}, {rect[3]})")

这里的`rect`就是对应轮廓`c`的最小矩形区域的坐标和尺寸。

相关问题

请说一下import cv2 cap = cv2.VideoCapture('2.mp4') bgsubmog = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG() # 保存车辆中心点信息 cars = [] # 统计车的数量 car_n = 0 # 形态学kernel kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) while True: ret, frame = cap.read() if(ret == True): # 灰度处理 cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 高斯去噪 blur = cv2.GaussianBlur(frame, (3, 3), 5) mask = bgsubmog.apply(blur) # 腐蚀 erode = cv2.erode(mask, kernel) # 膨胀 dilate = cv2.dilate(erode, kernel, 3) # 闭操作 close = cv2.morphologyEx(dilate, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) close = cv2.morphologyEx(close, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) contours, h = cv2.findContours(close, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE,) # 画一条线 cv2.line(frame, (0, 450), (1300, 450), (0, 255, 255), 3) for (i, c) in enumerate(contours): (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) # 过滤小的检测框 isshow = (w >= 55) and (h >= 55) if(not isshow): continue # 保存中心点信息 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0,0,255), 2) centre_p = (x + int(w/2), y + int(h/2)) cars.append(centre_p) cv2.circle(frame, (centre_p), 5, (0,0,255), -1) for (x, y) in cars: if(593 < y < 607): car_n += 1 cars.remove((x, y)) cv2.putText(frame, "Cars Count:" + str(car_n), (20, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0, 0, 255), 5) cv2.imshow('2', frame) key = cv2.waitKey(1) if(key == 27): # Esc退出 break cap.release() cv2.destroyAllWindows()每一段代码的意思

这段代码是一个基于OpenCV的车辆计数程序，主要实现的功能是检测视频帧中的车辆数量，并将计数结果显示在视频帧上。

1. `import cv2`：导入OpenCV库。

2. `cap = cv2.VideoCapture('2.mp4')`：创建一个视频捕获对象，用于读取视频帧。

3. `bgsubmog = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()`：创建一个基于高斯混合模型的背景减除器，用于提取视频帧中的前景物体。

4. `cars = []`：用于保存车辆中心点的信息。

5. `car_n = 0`：用于统计车辆数量。

6. `kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))`：创建一个形态学kernel，用于对二值图像进行腐蚀、膨胀、闭操作等。

7. `while True:`：循环读取视频帧并进行处理。

8. `ret, frame = cap.read()`：读取一帧视频。

9. `cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)`：将视频帧转换为灰度图像。

10. `blur = cv2.GaussianBlur(frame, (3, 3), 5)`：对灰度图像进行高斯模糊处理。

11. `mask = bgsubmog.apply(blur)`：使用背景减除器提取前景物体。

12. `erode = cv2.erode(mask, kernel)`：对二值图像进行腐蚀操作。

13. `dilate = cv2.dilate(erode, kernel, 3)`：对二值图像进行膨胀操作。

14. `close = cv2.morphologyEx(dilate, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)`：对二值图像进行闭操作。

15. `close = cv2.morphologyEx(close, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)`：再次对二值图像进行闭操作。

16. `contours, h = cv2.findContours(close, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)`：使用findContours函数查找二值图像中的轮廓。

17. `cv2.line(frame, (0, 450), (1300, 450), (0, 255, 255), 3)`：在视频帧上画一条线，用于车辆检测。

18. `for (i, c) in enumerate(contours):`：遍历所有轮廓。

19. `(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)`：获取当前轮廓的矩形框。

20. `isshow = (w >= 55) and (h >= 55)`：判断当前矩形框是否合法。

21. `if(not isshow):continue`：如果当前矩形框不合法，则跳过当前轮廓。

22. `cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0,0,255), 2)`：在视频帧上画出当前矩形框。

23. `centre_p = (x + int(w/2), y + int(h/2))`：计算当前矩形框的中心点。

24. `cars.append(centre_p)`：将当前车辆的中心点保存到cars列表中。

25. `cv2.circle(frame, (centre_p), 5, (0,0,255), -1)`：在视频帧上画出当前车辆的中心点。

26. `for (x, y) in cars:`：遍历保存中心点的cars列表。

27. `if(593 < y < 607):car_n += 1`：如果当前车辆的中心点位于指定范围内，则车辆数量加1。

28. `cars.remove((x, y))`：将已经计数的车辆的中心点从cars列表中删除。

29. `cv2.putText(frame, "Cars Count:" + str(car_n), (20, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0, 0, 255), 5)`：在视频帧上显示车辆数量。

30. `cv2.imshow('2', frame)`：显示处理后的视频帧。

31. `key = cv2.waitKey(1)`：等待按键事件。

32. `if(key == 27):break`：如果按下了Esc键，则退出循环。

33. `cap.release()`：释放视频捕获对象。

34. `cv2.destroyAllWindows()`：关闭所有OpenCV的窗口。

解析代码import cv2 def sort_contours(cnts, method="left-to-right"): reverse = False i = 0 if method == "right-to-left" or method == "bottom-to-top": reverse = True if method == "top-to-bottom" or method == "bottom-to-top": i = 1 #计算外接矩形(boundingBoxes返回的是一个元祖，元祖当中包含4个值，xyhw) boundingBoxes = [cv2.boundingRect(c) for c in cnts] #用一个最小的矩形，把找到的形状包起来x,y,h,w即返回值(x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高)（c是一个轮廓点集合） #对轮廓执行一个排序操作 (cnts, boundingBoxes) = zip(*sorted(zip(cnts, boundingBoxes), key=lambda b: b[1][i], reverse=reverse)) return cnts, boundingBoxes#返回值，返回的是轮廓cnts，boundingBoxes def resize(image, width=None, height=None, inter=cv2.INTER_AREA): dim = None (h, w) = image.shape[:2] if width is None and height is None: return image if width is None: r = height / float(h) dim = (int(w * r), height) else: r = width / float(w) dim = (width, int(h * r)) resized = cv2.resize(image, dim, interpolation=inter) return resized

这段代码主要是用于对图像进行轮廓排序和图像缩放的操作。具体说明如下：

1. sort_contours函数：该函数用于对图像的轮廓进行排序操作。它的参数cnts是一个轮廓点集合，method是排序方法，包括从左到右（left-to-right）、从右到左（right-to-left）、从上到下（top-to-bottom）和从下到上（bottom-to-top）四种。该函数首先计算轮廓的外接矩形，然后根据指定的排序方法对轮廓进行排序，最后返回排序后的轮廓和外接矩形。

2. resize函数：该函数用于对图像进行缩放操作。它的参数image是要缩放的图像，width和height是缩放后的宽度和高度，inter是插值方法，默认值为cv2.INTER_AREA。如果width和height都为空，则返回原图像；如果只有width为空，则根据height计算宽度；如果只有height为空，则根据width计算高度；否则根据width和height同时计算宽度和高度。最后使用cv2.resize函数对图像进行缩放，并返回缩放后的图像。

值得注意的是，该代码中使用了OpenCV库中的一些函数，如cv2.boundingRect和cv2.resize等，这些函数是用于图像处理和计算机视觉的常用函数。