opencv识别拍摄的图片，并从图片中间向四周检测白色矩形

您好，可以使用 OpenCV 中的图像处理和计算机视觉技术来实现图片中矩形的检测。

首先，使用 OpenCV 中的 imread() 函数读取图片并转换为灰度图像。然后使用 adaptiveThreshold() 函数将图像二值化，以便更容易检测矩形。

接下来，可以使用 findContours() 函数找到二值化图像中所有的轮廓。然后使用 boundingRect() 函数计算每个轮廓的边界框。

最后，可以根据边界框的大小和位置过滤掉不符合要求的矩形。例如，可以通过设置最小和最大矩形面积来过滤掉太小或太大的矩形，或通过计算矩形的宽高比来过滤掉非矩形形状的轮廓。

以下是一些示例代码，用于检测矩形并在原始图像中绘制出边界框：

import cv2

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化图像
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓并绘制边界框
for cnt in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    if w > 10 and h > 10 and w < 0.9 * img.shape[1] and h < 0.9 * img.shape[0]:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

希望这能帮助您实现您的需求。