如何用cv2将封闭图像框出来

你可以使用cv2的findContours函数来寻找图像中的边缘，并使用drawContours函数将其绘制出来。

以下是一个简单的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理，将图像转换为黑白图像
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 寻找图像中的边缘
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 绘制边缘
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 3)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，findContours函数的第一个参数是输入的二值图像，第二个参数是轮廓的检索模式，第三个参数是轮廓的逼近方法。drawContours函数的第一个参数是要绘制轮廓的图像，第二个参数是轮廓列表，第三个参数是要绘制的轮廓索引，第四个参数是轮廓的颜色，第五个参数是轮廓的线宽。

相关问题

如何用cv2将封闭图像框出来并将框的坐标打印出来

你可以使用OpenCV中的cv2.boundingRect函数来计算封闭图像的边界框，然后使用cv2.rectangle函数将边界框绘制在原始图像上。下面是示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化图像
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

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

# 遍历所有轮廓
for cnt in contours:
    # 计算边界框
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    # 绘制边界框
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
    # 打印边界框的坐标
    print("x:{}, y:{}, w:{}, h:{}".format(x, y, w, h))

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读取图像，然后将其转换为灰度图像，并对其进行二值化处理。接下来，我们使用cv2.findContours函数查找图像中的所有轮廓，然后使用cv2.boundingRect函数计算每个轮廓的边界框。最后，我们使用cv2.rectangle函数将边界框绘制在原始图像上，并打印出每个边界框的坐标。

如何用cv2将封闭图像框出来并将直角框的角的坐标打印

你可以使用 OpenCV 的 findContours 函数找到图像中的所有轮廓，然后使用 minAreaRect 函数找到每个轮廓的最小外接矩形，最后使用 boxPoints 函数将矩形转换为四个角的坐标。以下是示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

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

# 遍历轮廓
for contour in contours:
    # 计算最小外接矩形
    rect = cv2.minAreaRect(contour)
    # 转换为四个角的坐标
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    # 绘制直角矩形
    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
    # 打印四个角的坐标
    print(box)
    
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先读取了一张名为 image.jpg 的图像，并将其转换为灰度图像。然后使用二值化将图像转换为黑白图像，方便后续操作。接着使用 findContours 函数查找图像中的所有轮廓，并使用 minAreaRect 函数计算每个轮廓的最小外接矩形。最后使用 boxPoints 函数将矩形转换为四个角的坐标，并打印出来。使用 drawContours 函数将直角矩形绘制到原始图像上，并显示结果。