c++版opencv如何调用轮廓的最小外接矩形1

在C++版OpenCV中，可以使用`cv::minAreaRect()`函数来计算轮廓的最小外接矩形。以下是一个简单的代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像并转换为灰度
    Mat img = imread("image.jpg");
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);

    // 进行边缘检测
    Mat edges;
    Canny(gray, edges, 50, 150);

    // 查找轮廓
    std::vector<std::vector<Point>> contours;
    findContours(edges, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 绘制轮廓和最小外接矩形
    Mat result = img.clone();
    for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        Scalar color = Scalar(0, 0, 255);
        drawContours(result, contours, i, color, 2);

        RotatedRect rect = minAreaRect(contours[i]);
        Point2f vertices[4];
        rect.points(vertices);
        for (int j = 0; j < 4; j++)
            line(result, vertices[j], vertices[(j + 1) % 4], color, 2);
    }

    // 显示结果
    imshow("result", result);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先读取一张图像并将其转换为灰度。然后使用Canny算法进行边缘检测，并查找轮廓。使用`cv::minAreaRect()`函数计算每个轮廓的最小外接矩形，并将其绘制在原始图像上。最后，显示结果。

需要注意的是，`cv::minAreaRect()`函数返回的是一个旋转矩形（`RotatedRect`），它包含了最小外接矩形的位置、大小和旋转角度等信息。我们可以使用`RotatedRect::points()`函数将其转换为四个顶点坐标，并使用`cv::line()`函数将这些点连接起来绘制出最小外接矩形。