OpenCV轮廓最大内接矩形(带角度)

要获取轮廓的最大内接矩形，可以使用OpenCV中的minAreaRect函数。该函数可以返回一个包含轮廓的最小矩形区域，包括矩形的中心点坐标、长宽以及旋转角度。具体实现步骤如下：

1. 读取图像并进行灰度转换和二值化处理。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

2. 查找轮廓并筛选出最大轮廓。

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

3. 获取最大内接矩形的信息，并绘制出来。

rect = cv2.minAreaRect(max_contour)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)

其中，boxPoints函数可以将最小矩形的四个顶点坐标返回为一个数组，np.int0函数可以将浮点数转换为整型。最后，使用drawContours函数将最小矩形绘制在原图上。

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

rect = cv2.minAreaRect(max_contour)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：在使用findContours函数时，返回的轮廓列表类型可能会发生变化，需要根据OpenCV版本进行相应的调整。