opencv 识别矩形

在 OpenCV 中，可以使用轮廓检测来识别矩形。

首先，将图像转为灰度图像并进行边缘检测。然后，使用 `findContours()` 函数找到所有轮廓。对于每个轮廓，可以使用 `approxPolyDP()` 函数将其近似为一个多边形，并计算多边形的边数。如果边数为 4，那么这个多边形就是矩形。

以下是一个示例代码：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
    approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.01 * cv2.arcLength(cnt, True), True)
    if len(approx) == 4:
        cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0, 255, 0), 2)

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

其中 `cv2.RETR_EXTERNAL` 表示只检测最外层轮廓，`cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE` 表示使用简单的轮廓逼近算法。`cv2.approxPolyDP()` 函数的第二个参数表示逼近精度，可以根据实际情况进行调整。