opencv获取最小外接四边形

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析功能。要获取一个最小外接四边形，可以使用OpenCV中的函数和方法。

首先，我们需要加载图像并进行必要的预处理。可以使用OpenCV的imread函数读取图像文件，然后可以应用一些滤波器和阈值操作，以减少图像噪声和增强边缘。接下来，我们可以使用findContours函数来查找图像中的轮廓。

找到轮廓后，可以通过计算每个轮廓的最小外接四边形来获取它们。在OpenCV中，可以使用minAreaRect函数来计算每个轮廓的最小外接矩形。该函数将返回一个RotatedRect对象，其中包含了最小外接矩形的相关信息，例如中心坐标、宽度、高度和旋转角度。

最后，我们可以使用drawing函数（如drawContours和rectangle）在原始图像上绘制最小外接矩形，以便进行可视化和分析。这样就可以获取到图像中的最小外接四边形了。

需要注意的是，获取最小外接四边形的结果可能不是一个正方形，而是一个倾斜的矩形。如果要获取一个正方形，可以在计算最小外接四边形后，再进行一些处理，例如计算矩形的对角线长度，以确定是否可以将其视为一个正方形。

总之，要使用OpenCV获取最小外接四边形，可以按照上述步骤加载图像、找到轮廓、计算最小外接矩形，并在原始图像上绘制结果。这样就可以获取到图像中的最小外接四边形了。

相关问题

opencv 最小外接四边形

要使用 OpenCV 求解最小外接四边形，可以使用 `cv2.minAreaRect()` 函数。这个函数需要传入一个轮廓参数，然后返回一个旋转矩形对象，包含最小外接矩形的中心坐标、长宽、旋转角度等信息。

下面是一个使用 `cv2.minAreaRect()` 函数求解最小外接四边形的示例代码：

import cv2

# 读取图片并转为灰度图
img = cv2.imread('example.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

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

# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 对每个轮廓求解最小外接矩形并绘制
for cnt in contours:
    rect = cv2.minAreaRect(cnt)
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们首先读取了一张图片并转为灰度图，然后进行二值化处理。接着使用 `cv2.findContours()` 函数寻找轮廓，对每个轮廓使用 `cv2.minAreaRect()` 函数求解最小外接矩形，并使用 `cv2.drawContours()` 函数将其绘制在图片上，最后显示结果。

opencv最小外接四边形

OpenCV最小外接四边形是指将一个任意形状的物体用最小的矩形框起来，这个矩形可以有旋转角度。在OpenCV中，可以使用函数cv2.minAreaRect()来获取最小外接矩形的中心坐标、宽度、高度和旋转角度，然后使用函数cv2.cv.BoxPoints()来获取最小外接矩形的4个顶点坐标。最后，可以使用cv2.drawContours()函数将最小外接矩形绘制出来。