opencv 框出RotatedRect的大小

要框出RotatedRect的大小，可以使用以下代码：

import cv2

# 创建一个RotatedRect对象
rect = cv2.minAreaRect(contour)

# 将RotatedRect对象转换为矩形框
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)

# 绘制矩形框
img = cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 255, 0), 2)

# 计算矩形框的大小
width = int(rect[1][0])
height = int(rect[1][1])

在上述代码中，我们首先使用cv2.minAreaRect函数创建了一个RotatedRect对象，并将其赋值给rect变量。接着，我们使用cv2.boxPoints函数将RotatedRect对象转换为矩形框的四个顶点坐标，并将其赋值给box变量。然后，我们使用cv2.drawContours函数将矩形框绘制在图像上。最后，我们计算矩形框的大小，并将其保存在width和height变量中。

相关问题

OpenCV 计算 RotatedRect 亮度值

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的计算机视觉库，它并没有直接内置计算RotatedRect（旋转矩形）亮度值的功能。RotatedRect通常用于描述倾斜的边界框，它包含中心点、宽度、高度以及旋转角度等信息，并非图像像素数据结构。

如果你想要计算一个区域（由RotatedRect所描述的）内图像的平均亮度或颜色值，你需要首先通过OpenCV获取该区域内的像素。这通常涉及到读取原始图像，裁剪出旋转矩形对应的部分，然后对这些像素进行累加并除以面积来得到平均值。

以下是基本步骤：
1. 使用`getPoints()`方法从RotatedRect获取四边形顶点。
2. 使用`Mat::Rect`创建一个矩形区域，并将其与原图进行位运算，提取出旋转矩形区域。
3. 读取这个区域的像素数据。
4. 对每个像素的RGB值求和，然后除以像素数得到平均亮度。

由于涉及的具体编程操作会依赖于OpenCV版本和使用的编程语言（如C++或Python），这里提供一个简化的伪代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 假设img是你的图像，rot_rect是RotatedRect对象
# 获取四边形顶点
points = rot_rect.getPoints()

# 创建一个与原图大小相同的矩阵作为目标区域
region = np.zeros_like(img)

# 使用OpenCV的fillConvexPoly填充区域
cv2.fillConvexPoly(region, points, (255, 255, 255))

# 计算平均亮度
brightness_sum = np.sum(region)
area = region.shape[0] * region.shape[1]
avg_brightness = brightness_sum / area

opencv绘制圆角矩形

在OpenCV中，绘制圆角矩形通常需要先创建一个轮廓（contour），然后使用`drawContours`函数配合`cv::arcLength`和`approxPolyDP`函数来近似非规则形状。如果你想让矩形有圆角，可以使用`minAreaRect`或`fitEllipse`获取矩形或椭圆的边界框，再通过计算四角的弧度来调整边缘。

以下是大致步骤：

1. 定义矩形的四个顶点，每个顶点是一个坐标对，其中两个坐标值表示圆角部分，另一个坐标值与原矩形边长保持一致。
2. 使用`cv::minAreaRect`函数获取最小包围矩形，得到中心点、宽高和旋转角度等信息。
3. 计算圆角半径，这取决于你希望的圆角程度。例如，如果想要顶部和底部的圆角大小一样，你可以取矩形宽度的一半作为半径。
4. 根据旋转角度和半径计算每个角点的新坐标，加入到轮廓中。
5. 调用`approxPolyDP`来简化轮廓，去除多余的点，只保留圆角部分。
6. 最后使用`drawContours`画出轮廓，传入原始图像、轮廓数据、颜色和线条宽度。

cv::Point cornerPoints[] = {
    cv::Point(0, r), // 左上角
    cv::Point(width - r, r), // 右上角
    cv::Point(width - r, height - r), // 右下角
    cv::Point(0, height - r) // 左下角
};
std::vector<cv::Point> contour;
for (const auto& point : cornerPoints) {
    contour.push_back(point);
}
cv::RotatedRect rect = cv::minAreaRect(contour); // 获取最小包围矩形
// 根据需要调整半径并计算新的角点
// ...

cv::drawContours(image, {contour}, -1, color, thickness, CV_FILLED, cv::Vec4i()); // 绘制轮廓