图像直边外接矩形 python

您好！要获取图像的直边外接矩形，可以使用 OpenCV 库中的 `findContours()` 函数和 `boundingRect()` 函数来实现。

以下是示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 获取二值化图像
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 获取轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 获取直边外接矩形
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0])

# 在图像上绘制矩形
cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)

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

在上面的代码中，首先读取图像并将其转换为灰度图像。然后通过二值化图像获取轮廓，并使用 `boundingRect()` 函数获取轮廓的直边外接矩形。最后在原始图像上绘制矩形并显示图像。

希望能帮到您！

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透明图像直边外接矩形提取代码

以下是Python中使用OpenCV库实现透明图像直边外接矩形提取的代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread("transparent_image.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# 提取 alpha 通道
alpha = img[:, :, 3]

# 找到 alpha 通道不为 0 的像素点的坐标
points = cv2.findNonZero(alpha)

# 计算外接矩形
rect = cv2.boundingRect(points)

# 在图像上绘制矩形
cv2.rectangle(img, (rect[0], rect[1]), (rect[0]+rect[2], rect[1]+rect[3]), (0, 0, 255), 2)

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

其中，`cv2.imread`函数用于读取图像，`cv2.IMREAD_UNCHANGED`表示读取包含 alpha 通道的图像。`cv2.findNonZero`函数用于找到 alpha 通道不为 0 的像素点的坐标，`cv2.boundingRect`函数用于计算外接矩形。最后，使用`cv2.rectangle`函数在图像上绘制矩形，并使用`cv2.imshow`函数显示图像。

透明图像直边外接矩形提取并裁剪保存代码

以下是Python中使用OpenCV库实现透明图像直边外接矩形提取并裁剪保存的代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread("transparent_image.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# 提取 alpha 通道
alpha = img[:, :, 3]

# 找到 alpha 通道不为 0 的像素点的坐标
points = cv2.findNonZero(alpha)

# 计算外接矩形
rect = cv2.boundingRect(points)

# 裁剪图像
crop_img = img[rect[1]:rect[1]+rect[3], rect[0]:rect[0]+rect[2]]

# 保存裁剪后的图像
cv2.imwrite("crop_image.png", crop_img)

# 在原图像上绘制矩形
cv2.rectangle(img, (rect[0], rect[1]), (rect[0]+rect[2], rect[1]+rect[3]), (0, 0, 255), 2)

# 保存带有矩形的图像
cv2.imwrite("rect_image.png", img)

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

其中，`crop_img = img[rect[1]:rect[1]+rect[3], rect[0]:rect[0]+rect[2]]`用于裁剪图像，`cv2.imwrite`函数用于保存裁剪后的图像和带有矩形的图像。完整代码实现了同时保存裁剪后的图像和包含矩形的原图像。