使用C++版opencv，如何获取指定二值化掩膜图像上白色区域的最大内接矩形

可以使用OpenCV中的轮廓查找函数`findContours()`和相关函数来实现该功能。

首先，将二值化掩膜图像作为输入，调用`findContours()`函数来查找所有的轮廓。然后遍历每个轮廓，使用`boundingRect()`函数获取其外接矩形，并使用`minAreaRect()`函数获取其最小外接矩形。最后，比较最小外接矩形和外接矩形的面积，取面积更小的作为最大内接矩形。

以下是示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat src = imread("mask.png", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat binary;
    threshold(src, binary, 0, 255, THRESH_BINARY);

    std::vector<std::vector<Point>> contours;
    findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    double max_area = 0;
    Rect max_rect;

    for (const auto& contour : contours)
    {
        Rect rect = boundingRect(contour);
        RotatedRect min_rect = minAreaRect(contour);

        double area_rect = rect.area();
        double area_min_rect = min_rect.size.area();

        if (area_min_rect < max_area || area_rect < max_area)
            continue;

        max_area = std::min(area_rect, area_min_rect);
        max_rect = area_min_rect < area_rect ? boundingRect(min_rect.points()) : rect;
    }

    rectangle(src, max_rect, Scalar(255, 0, 0), 2);

    imshow("result", src);
    waitKey();

    return 0;
}

在代码中，我们首先读取二值化掩膜图像并进行二值化处理。然后调用`findContours()`函数查找所有轮廓。接着遍历每个轮廓，获取其外接矩形和最小外接矩形，并比较它们的面积大小，取面积更小的作为最大内接矩形。最后，使用`rectangle()`函数在原始图像上绘制出最大内接矩形。