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

在opencvsharp中RotatedRect怎样使用

在OpenCVSharp库中，`RotatedRect`是一个类，用于表示旋转矩形。它包含了矩形的左上角坐标、宽度、高度以及旋转角度等信息。在C#编程中，可以使用这个类来处理图像中的旋转矩形对象。

以下是如何使用`RotatedRect`的基本步骤：

首先，你需要加载OpenCVSharp库。你可以通过NuGet包管理器来安装这个库。

using OpenCvSharp;
// ...

// 创建一个新的Mat对象，用于存储图像数据
Mat src = new Mat();
// 读取图像数据到Mat对象中
CvInvoke.Imread("source_image.jpg", src);

然后，你可以使用`CvInvoke.FindRotatedRect`函数来找到图像中的旋转矩形。这个函数会返回一个`RotatedRect`对象，你可以使用这个对象的属性来获取旋转矩形的信息。

// 使用FindRotatedRect函数找到旋转矩形
RotatedRect rotatedRect = CvInvoke.FindRotatedRect(src);

你可以使用以下属性来获取旋转矩形的信息：

* `center`：旋转矩形的中心点坐标。
* `size`：旋转矩形的尺寸，包括宽度和高度。
* `angle`：旋转角度，以度为单位。
* `bbox`：矩形框的边界框，包含了四个点（左上角和右下角的坐标）。
* `bbox_center`：矩形框中心的坐标。
* `axes`：表示旋转矩形的三个轴，以及它们的方向。

例如，你可以通过以下代码来获取旋转矩形的中心点和大小：

Point center = rotatedRect.center;
Size size = rotatedRect.size;

最后，你可以使用这些信息来对图像进行进一步的处理，例如进行裁剪或绘制矩形等操作。

请注意，在使用OpenCVSharp库之前，你需要确保你的系统已经安装了OpenCV库，并且正确地配置了环境变量和路径。

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