cv.minAreaRect例程

以下是使用cv.minAreaRect函数的示例代码：

import cv2 as cv
import numpy as np

# 读取图像
img = cv.imread('test.jpg')

# 转换为灰度图像并进行边缘检测
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv.Canny(gray, 100, 200)

# 查找轮廓并绘制最小外接矩形
contours, hierarchy = cv.findContours(edges, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
    rect = cv.minAreaRect(cnt)
    box = cv.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    cv.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv.imshow('img', img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

该代码将读取一张图像，将其转换为灰度图像并进行边缘检测。然后使用cv.findContours函数查找图像中的轮廓，并使用cv.minAreaRect函数找到每个轮廓的最小外接矩形。最后，使用cv.drawContours函数在原始图像上绘制矩形，并显示结果。