python opencv 获取轮廓朝向并可视化

获取轮廓朝向后，可以通过可视化的方式将结果展示出来。具体步骤如下：

1. 读取图像并转换为灰度图像。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 进行二值化处理。

ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

3. 查找轮廓。

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

4. 遍历轮廓，获取最小外接矩形信息并可视化。

for cnt in contours:
    rect = cv2.minAreaRect(cnt)
    center, size, angle = rect
    # center: 矩形中心点坐标 (x, y)
    # size: 矩形长宽 (w, h)
    # angle: 矩形旋转角度

    # 可视化
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
    cv2.imshow('image', img)
    cv2.waitKey(0)

通过上述步骤，可以获取每个轮廓的最小外接矩形信息并可视化展示出来。其中，`cv2.boxPoints()`函数用于将矩形转换为四个顶点坐标，`np.int0()`函数用于将坐标值转换为整数类型，`cv2.drawContours()`函数用于绘制矩形轮廓，并通过`cv2.imshow()`函数展示结果。