cv2.minAreaRect输入什么

cv2.minAreaRect函数用于计算给定轮廓的最小外接矩形。它的输入应该是一个二值化的图像或轮廓，可以通过cv2.findContours函数找到。具体来说，它的输入应该是一个包含轮廓点集坐标的numpy数组，例如：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理并找到轮廓
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 计算最小外接矩形
rect = cv2.minAreaRect(contours[0])

在这个例子中，输入的是第一个轮廓的点集坐标，即`contours[0]`。

相关问题

cv2.minarearect算法原理

cv2.minAreaRect是OpenCV中计算最小外接矩形（rotated rectangle）的函数之一。其算法原理如下：

1. 首先，找到输入二值图像的所有轮廓（contours）。

2. 对于每个轮廓，使用cv2.minAreaRect()函数计算其最小外接矩形。这个函数返回一个矩形，其长和宽分别是矩形的两条边的长度，角度是其中一条边与x轴的夹角。

3. 然后，可以使用cv2.boxPoints()函数将这个最小外接矩形转换为4个顶点的坐标。

4. 最后，可以使用cv2.drawContours()函数将这4个顶点连接起来，绘制出最小外接矩形。

总的来说，cv2.minAreaRect算法的原理是通过计算轮廓的最小外接矩形来描述轮廓的形状和方向，常用于图像处理和计算机视觉应用中的形状识别和物体检测等任务。

cv2.minAreaRect()函数

cv2.minAreaRect()是OpenCV中的一个函数，用于计算轮廓的最小外接矩形。该函数接受一个轮廓作为输入，并返回一个包含矩形中心点、宽度、高度和旋转角度的元组。

使用cv2.minAreaRect()函数，可以在图像中检测到任意形状的物体，并且可以对物体进行分类或跟踪。例如，在工业检测中，可以使用该函数检测并测量机器零件的尺寸和形状。

下面是一个简单的示例，演示如何使用cv2.minAreaRect()函数：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并进行灰度化处理
img = cv2.imread('example.jpg')
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)

# 绘制轮廓并计算最小外接矩形
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('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述示例中，首先读取一张图像并将其转换为灰度图像。然后使用二值化处理将图像转换为黑白图像。接着使用cv2.findContours()函数查找轮廓，并使用cv2.minAreaRect()函数计算最小外接矩形。最后，在图像上绘制矩形并显示结果。