rect = cv2.minAreaRect(cnt)

时间: 2024-02-21 11:47:56 浏览: 144
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rect2polar.zip_cordic_rect2polar

这是一个使用 OpenCV 库中的函数 `cv2.minAreaRect()`，用于计算轮廓的最小外接矩形。它会根据给定轮廓的点集计算出最小外接矩形，矩形的长和宽可以是任意角度，返回值为一个元组 (center, size, angle)，其中 center 表示矩形中心点坐标，size 表示矩形的长和宽，angle 表示矩形相对于 X 轴的旋转角度。
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python opencv minAreaRect 生成最小外接矩形的方法

使用python opencv返回点集cnt的最小外接矩形，所用函数为 cv2.minAreaRect(cnt) ，cnt是点集数组或向量（里面存放的...rect = cv2.minAreaRect(cnt) # 得到最小外接矩形的（中心(x,y), (宽,高), 旋转角度） box = cv2.
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rect_array1.rar_planner array_radiation_rect-array

这个“rect_array1.rar_planner array_radiation_rect-array”压缩包文件包含了用于计算和规划矩形阵列辐射模式的代码。接下来，我们将深入探讨相关知识点。 1. **矩形阵列**： 矩形阵列是由多个天线单元按照矩形...

解释rect = cv2.minAreaRect(cnt)

cv2.minAreaRect函数是用于求解轮廓最小外接矩形的函数，其中的cnt是一个轮廓点集。该函数会返回一个矩形，即可以最小覆盖该轮廓的矩形，其长宽和旋转角度等属性可以用矩形的中心点坐标、长宽和旋转角度表示。 具体...

解决rect = cv2.minAreaRect(cnt_large)#最小外接矩形 TypeError: points is not a numerical tuple错误

这个错误通常是由于传递给 cv2.minAreaRect() 函数的点不是数值元组所引起的。请确保传递给函数的参数是数值元组或类似于列表的数据类型。以下是一个可以解决问题的示例代码： python import cv2 # 定义点...

rect = cv2.minAreaRect(cnt)如何从这段代码中读取中心点坐标

可以通过以下代码获取矩形的中心点坐标： rect = cv2.minAreaRect(cnt) center = rect[0] 其中，rect[0] 表示矩形中心点的坐标，即 (x, y)。将其赋值给 center 变量即可。

rect = cv2.minAreaRect(cnt)如何从这段代码中读取中心点坐标，读取中心点坐标后并分别赋值给x，y

rect = cv2.minAreaRect(cnt) center = rect[0] x, y = center 其中，rect[0] 返回的是矩形的中心点坐标，由两个浮点数表示。然后我们可以使用 Python 的解包特性将这两个数分别赋值给 x 和 y。

rect = cv2.minAreaRect(cnt)#计算最小矩形区域 box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box)#浮点型转为整形

首先，cv2.minAreaRect函数接受一个轮廓作为输入，并计算出能够完全包围该轮廓的最小旋转矩形。返回的矩形是一个包含矩形中心坐标、宽度、高度和旋转角度的元组。 然后，使用cv2.boxPoints函数从最小矩形中提取出四...

rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints(rect) # 获取最小外接矩形的4个顶点 box = np.int0(box)

这这是这是Open这是OpenCV这是OpenCV中这是OpenCV中的这是OpenCV中的两这是OpenCV中的两个这是OpenCV中的两个函数这是OpenCV中的两个函数。这是OpenCV中的两个函数。第这是OpenCV中的两个函数。...

rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.intp(box) cv2.drawContours(frame, [box], 0, (0, 0, 255), 2)

这段代码使用了OpenCV库，它对给定的轮廓（cnt）计算最小外接矩形（minAreaRect），并将其转换为矩形的四个顶点（boxPoints）。然后，将这四个顶点转换为整数型（intp），并在帧（frame）上绘制出该矩形框...

rect = cv2.minAreaRect(cnt) # 给定轮廓的最小外接矩形 该函数可以返回一个包含外接矩形中心点坐标、宽度、高度和旋转角度的元组 box = cv2.boxPoints(rect) # 用于从给定的旋转矩形获取四个顶点的坐标 box = np.intp(box) cv2.drawContours(frame, [box], 0, (0, 0, 255), 2)在这段代码后写一个标注中心点位置以及显示中心点位置的代码

M = cv2.moments(cnt) center_x = int(M["m10"] / M["m00"]) center_y = int(M["m01"] / M["m00"]) # 在图像中标注中心点位置 cv2.circle(frame, (center_x, center_y), 5, (0, 255, 0), -1) # 在图像中显示中心点...

# cv2.cvtColor()函数将 三通道 的二值化图像转变为 单通道 的二值化图像 img1 = cv2.cvtColor(img_resize_dilate, cv2.COLOR_BGR2GRAY) contours = cv2.findContours(img1, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1] # 通过区域面积，宽高比例的方式进一步筛选车牌区域 MIN_AREA = 50 # 设定矩形的最小区域，用于去除无用的噪声点 car_contours = [] for cnt in contours: # contours是长度为18的一个tuple(元组) # 框选 生成最小外接矩形 返回值（中心(x,y), (宽,高), 旋转角度）rect[0]：矩形中心点坐标；rect[1]：矩形的高和宽；rect[2]：矩形的旋转角度 rect = cv2.minAreaRect(cnt) area_width, area_height = rect[1]

rect = cv2.minAreaRect(cnt) # 计算矩形的面积和宽高比例 area = rect[1][0] * rect[1][1] ratio = max(rect[1][0], rect[1][1]) / min(rect[1][0], rect[1][1]) # 根据面积和宽高比例进行筛选 if area > ...

cv2.minAreaRect()函数

rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(img,[box],0,(0,0,255),2) # 显示结果 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ...

解释下面代码：gx, gy, gw, gh = 0, 0, 0, 0 get_cnt = None for i in range(len(contours)): area = cv2.contourArea(contours[i]) # 主要用于计算图像轮廓的面积 if area > area_thresh_min: rect = cv2.minAreaRect(contours[i]) # cv2.minAreaRect()获取点集的最小外接矩形。返回值rect内包含该矩形的中心点坐标、高度宽度及倾斜角度等信息， # box = np.int0(box) angle = abs(abs(rect[2]) - 45) # abs() 函数返回数字的绝对值；angle是水平轴逆时针与对角线的夹角-45 length = max(rect[1]) wideth = min(rect[1]) wh_rete = length / (wideth + 0.01) area = rect[1][0] * rect[1][1] if area > area_thresh_max or angle < angle_thresh_min: continue # 如果不符合重新执行循环 if wh_rete > wh_rate_max or wh_rete < wh_rate_min: # 长宽比 continue gx, gy, gw, gh = cv2.boundingRect(contours[i]) # x, y, w, h = cv2.boudingrect(cnt) # 获得外接矩形：x，y, w, h 分别表示外接矩形的x轴和y轴的坐标，以及矩形的宽和高， cnt表示输入的轮廓值 # box = cv2.boxPoints(rect)#使用cv2.boxPoints()可获取该矩形的四个顶点坐标。 # print(box)

使用cv2.minAreaRect(contours[i])函数获取轮廓的最小外接矩形rect。该函数返回一个包含最小外接矩形信息的元组，包括矩形的中心坐标、宽度、高度和倾斜角度等。 接下来，计算矩形的倾斜角度，并将其与45度进行比较...

for i in np.arange(len(radar_lines)): radar_line=radar_lines[i] pcd_line=pcd_lines[i] pcd_obj = Object3d(pcd_line) center = np.array(pcd_obj.t) center[2] = center[2]+pcd_obj.h # ry=obj.ry heading_angle = -pcd_obj.ry - np.pi / 2 R = rotz((heading_angle)) # only boundingbox range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, pcd_obj.h) # all vertical range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, 10) # print(center,obj.ry,range) bbx = o3d.geometry.OrientedBoundingBox(center, R, range) cropped_cloud = pcd.crop(bbx) # if set colors # colors = [[0, 255, 0] for i in np.arange(len(cropped_cloud.points))] # cropped_cloud.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) o3d.visualization.draw_geometries([cropped_cloud, bbx]) print(pcd_obj.h) radar_obj = Object2d(radar_line) center = [radar_obj.box2d[0], radar_obj.box2d[1]] w = radar_obj.box2d[2] h = radar_obj.box2d[3] angle = radar_obj.angle # rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints((center, (w, h), angle)) print(box) box = np.int0(box) cv2.drawContours(im, [box], 0, (0, 0, 255), 2) mask = np.zeros_like(im) # 使用旋转框的角点绘制多边形掩膜 cv2.drawContours(mask, [box], 0, (255, 255, 255), -1) # 使用掩膜提取旋转框内的像素 masked_image = cv2.bitwise_and(im, mask) cv2.imshow("2d bbx", masked_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()怎么继续执行下一个图像

im = cv2.imread(os.path.join(image_folder, filename)) # 在此处插入上述代码段 这样就可以依次处理每个图像并显示结果，等待用户按下任意键后继续处理下一个图像。如果要自动化处理所有图像并保存结果，...

# 感兴趣区间 h = imgDia.shape[0] w = imgDia.shape[1] poly = np.array([ [(0, 360), (0, 240), (640, 240), (640, 360)] ]) mask = np.zeros_like(imgDia) cv2.fillPoly(mask, poly, 255) masked_image = cv2.bitwise_and(imgDia, mask) #cv2.imshow("111", masked_image) # 轮廓检测 _, contouts, hie = cv2.findContours(masked_image, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) cnt = contouts xx = 0 for i in cnt: # 坐标赋值 x, y, w, h = cv2.boundingRect(i) # #roi位置判断 # if y>50 and y<450 and x<1200 and w>10 and h>10: # 打印图像轮廓的面积 # print("cv2.contourArea(i) = " + str(cv2.contourArea(i))) if cv2.contourArea(i) > 1000 and cv2.contourArea(i) < 7000 and h > w: print(cv2.contourArea(i)) xx += 1 # 画出轮廓 cv2.drawContours(copy_img, i, -1, (0, 255, 0), 2) rect = cv2.minAreaRect(i) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(copy_img, [box], 0, (0, 0, 255), 2) #cv2.imshow(img,copy_img)

2. 定义一个多边形区域，表示感兴趣区间，用于筛选轮廓。 3. 对感兴趣区间进行掩码操作，将区间内的像素值设为255，其它区域设为0，以便后续轮廓检测。 4. 对掩码后的图像进行轮廓检测，获取轮廓信息。 5. 遍历所有...

cv.minAreaRect例程

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...

cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2) TypeError: image is not a numpy array, neither a scalar

rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) # 在原始图像上绘制轮廓 cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2) # 显示绘制后的图像 cv2.imshow('image', img) cv2....
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