opencv 内接矩形

如何求出一个图像中目标的内接矩形？

对于目标检测，可以借助 OpenCV 中的函数 findContours() 找到目标轮廓，然后通过 boundingRect() 函数求得目标的包围矩形。如果要求内接矩形，可以再对轮廓进行进一步处理，找到最小包围矩形即可。代码示例：

// 寻找轮廓
vector<vector<Point> > contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(img, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));

// 寻找最小包围矩形
vector<RotatedRect> minRect(contours.size());
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
    minRect[i] = minAreaRect(Mat(contours[i]));

相关问题

opencv内接最大矩形

要求一个矩形内刚好包含一组离散的点集，并使该矩形的面积最小，这就是所谓的最小外接矩形。而内接最大矩形则是在最小外接矩形的基础上，再找一个矩形内刚好包含所有的点集，并使该矩形的面积最大。

OpenCV中提供了minAreaRect函数来计算最小外接矩形的信息，而内接最大矩形的计算可以通过以下步骤实现：

1. 首先计算最小外接矩形的信息，包括矩形的中心点坐标、宽度、高度和旋转角度。

2. 将最小外接矩形旋转回原始角度。

3. 在旋转后的坐标系中，对所有点进行坐标变换，使其相对于矩形中心点的坐标系。

4. 遍历所有点，计算它们到矩形边界的距离，并找出距离最小的点，这个点到矩形边界的距离就是内接最大矩形的宽度。

5. 以该点为中心，将所有点沿着矩形边界的法线方向分成两组，一组在矩形内部，一组在矩形外部。

6. 对两组点分别计算最小外接矩形，取面积较小的那个作为内接最大矩形。

具体实现可以参考以下代码：

import cv2
import numpy as np

# 生成一组随机点
points = np.random.randint(0, 100, size=(50, 2))

# 计算最小外接矩形
rect = cv2.minAreaRect(points)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)

# 将矩形旋转回原始角度
angle = rect[-1]
if angle < -45:
    angle += 90
h, w = rect[1]
cx, cy = rect[0]
M = cv2.getRotationMatrix2D((cx, cy), angle, 1.0)
points = cv2.transform(points.reshape(-1, 1, 2), M).reshape(-1, 2)

# 找到内接最大矩形
max_area = 0
for i in range(len(points)):
    # 计算点到边界的距离
    dx = abs(points[i, 0] - cx)
    dy = abs(points[i, 1] - cy)
    distance = np.sqrt(dx**2 + dy**2)
    # 计算矩形大小
    width = 2 * distance
    left_points = []
    right_points = []
    for j in range(len(points)):
        if j == i:
            continue
        # 计算点到边界的距离
        dx = abs(points[j, 0] - points[i, 0])
        dy = abs(points[j, 1] - points[i, 1])
        distance = np.sqrt(dx**2 + dy**2)
        # 判断点在矩形内还是在矩形外
        if dx * w + dy * h < w * h:
            left_points.append(points[j])
        else:
            right_points.append(points[j])
    # 计算左右两个矩形的面积，并取最小值
    if len(left_points) > 0 and len(right_points) > 0:
        left_rect = cv2.minAreaRect(np.array(left_points))
        right_rect = cv2.minAreaRect(np.array(right_points))
        area = max(left_rect[1][0] * left_rect[1][1], right_rect[1][0] * right_rect[1][1])
        if area > max_area:
            max_area = area
            max_rect = (points[i], width, angle)

# 绘制最小外接矩形和内接最大矩形
img = np.zeros((100, 100, 3), dtype=np.uint8)
cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
cv2.rectangle(img, (int(max_rect[0][0] - max_rect[1]/2), int(max_rect[0][1] - max_rect[1]/2)), 
              (int(max_rect[0][0] + max_rect[1]/2), int(max_rect[0][1] + max_rect[1]/2)), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

opencv 寻找内接矩形

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：

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。