opencv怎么获取最小包围矩形框的左下角点坐标

使用OpenCV中的minAreaRect函数可以获取最小包围矩形框的信息，其中包括矩形框的中心点坐标、宽高、旋转角度等。如果需要获取左下角点坐标，则可以通过以下方式计算：

1. 获取矩形框的中心点坐标和宽高

cv::RotatedRect rect = cv::minAreaRect(contours);
cv::Point2f center = rect.center;
float width = rect.size.width;
float height = rect.size.height;

2. 计算左下角点坐标

cv::Point2f leftBottom(center.x - width / 2, center.y + height / 2);

其中，center.x - width / 2 表示矩形框左侧边缘的x坐标，center.y + height / 2 表示矩形框下侧边缘的y坐标，因此得到的是左下角点坐标。

相关问题

写一个python程序，获取最小包围矩形的四个顶点坐标

### 回答1：
好的，以下是一个获取最小包围矩形的四个顶点坐标的 Python 程序：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread("image.png")

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

# 进行二值化处理
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)

# 找到最小包围矩形的四个顶点坐标
rect = cv2.minAreaRect(contours[0])
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)

# 打印顶点坐标
print(box)

需要注意的是，这个程序需要依赖 OpenCV 库来处理图像。在运行之前，你需要先安装 OpenCV 库并且将程序中的图片路径替换成你自己的图片路径。

### 回答2：
要编写一个Python程序来获取最小包围矩形的四个顶点坐标，你可以使用OpenCV库来实现这个功能。以下是一个简单的示例程序：

import cv2

def get_min_bounding_rect(image_path):
    # 读取图像文件
    image = cv2.imread(image_path)

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

    # 二值化处理
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

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

    # 获取最小包围矩形
    rect = cv2.minAreaRect(contours[0])
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = box.astype(int)

    return box

# 调用函数获取最小包围矩形的四个顶点坐标
box = get_min_bounding_rect("image.jpg")

# 打印四个顶点坐标
for point in box:
  print(point)

在这个示例程序中，首先使用`cv2.imread()`函数读取图像文件，然后将图像转换为灰度图像并进行二值化处理。接下来，使用`cv2.findContours()`函数查找图像的轮廓。在找到轮廓后，我们使用`cv2.minAreaRect()`函数获取最小包围矩形的角度、中心点和宽高信息。最后，使用`cv2.boxPoints()`函数将矩形转换为四个顶点坐标。您可以将要分析的图像文件路径传递给`get_min_bounding_rect()`函数，并将结果打印出来。

需要注意的是，这个示例程序仅仅使用了图像的第一个找到的轮廓来计算最小包围矩形的坐标。如果您有多个轮廓需要处理，可以稍作修改以实现您的需求。另外，为了运行这个程序，您需要安装并导入OpenCV库。

### 回答3：
要获取最小包围矩形的四个顶点坐标，首先需要知道待包围的对象的位置信息。假设我们已经得到了对象的位置坐标，并存储在一个列表`points`中。下面是一个使用Python编写的程序，实现获取最小包围矩形的四个顶点坐标的功能。

import numpy as np

def find_bounding_rectangle(points):
    # 将坐标列表转换为NumPy数组
    points_array = np.array(points)
    
    # 计算最小包围矩形的旋转角度和中心点
    _, _, angle = cv2.minAreaRect(points_array)
    center = np.mean(points_array, axis=0)
    
    # 构造旋转矩阵，用于将最小包围矩形旋转到水平位置
    rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center=center, angle=angle, scale=1.0)
    
    # 将坐标点进行旋转操作
    rotated_points = cv2.transform(points_array.reshape(-1, 1, 2), rotation_matrix).squeeze()
    
    # 获取旋转后的包围矩形的顶点坐标
    x, y, width, height = cv2.boundingRect(rotated_points)
    top_left = (x, y)
    top_right = (x + width, y)
    bottom_right = (x + width, y + height)
    bottom_left = (x, y + height)
    
    return top_left, top_right, bottom_right, bottom_left

# 示例：获取矩形框住的四个顶点坐标
points = [(0, 0), (0, 5), (5, 5), (5, 0)]  # 假设对象的位置坐标为一个矩形的顶点
top_left, top_right, bottom_right, bottom_left = find_bounding_rectangle(points)

print("最小包围矩形的四个顶点坐标：")
print("左上角：", top_left)
print("右上角：", top_right)
print("右下角：", bottom_right)
print("左下角：", bottom_left)

这样，程序将计算并打印出最小包围矩形的四个顶点坐标。注意，这个程序使用了OpenCV库来进行旋转和坐标变换的操作。如果尚未安装OpenCV库，可以使用`pip install opencv-python`命令进行安装。

opencv怎么得到一个矩形的四个角的坐标

在OpenCV中，如果你想获取一个矩形的四个顶点坐标，通常当你已经有了一个矩形区域（例如通过`cv2.boundingRect()`函数得到），你可以直接通过这个矩形的宽和高以及中心点坐标来计算每个角落的坐标。矩形的四个顶点可以按照顺时针方向表示为左上、右上、右下和左下的顺序。

假设矩形的中心点是`(x, y)`，宽度是`w`，高度是`h`，那么各个顶点的坐标可以这样计算：

- 左上角 (`left_top`) : `(x - w / 2, y - h / 2)`
- 右上角 (`right_top`) : `(x + w / 2, y - h / 2)`
- 右下角 (`right_bottom`) : `(x + w / 2, y + h / 2)`
- 左下角 (`left_bottom`) : `(x - w / 2, y + h / 2)`

这里注意的是OpenCV的坐标系统是以图像的左上角为原点，水平向右增大，垂直向下增大的。如果你需要逆序的坐标（从原始图像看，坐标是从右下角开始递减），则需要相应地调整负号的位置。

如果你有一个具体的矩形对象或者边界框（如`Rect`结构），可以直接访问其成员变量来获取坐标。

# 假设rect是一个Rect对象，包含(x, y, w, h)信息
top_left = (rect.x, rect.y)
top_right = (rect.x + rect.width, rect.y)
bottom_right = (rect.x + rect.width, rect.y + rect.height)
bottom_left = (rect.x, rect.y + rect.height)