C++写一个求不规则多边形最大内接矩形

求不规则多边形最大内接矩形的算法有很多种，这里介绍一种比较简单的做法。

首先，我们可以将不规则多边形进行三角剖分，得到若干个三角形。对于每个三角形，我们可以求出它的最大内接矩形。

对于一个三角形，我们可以先将它的三个顶点按照逆时针方向编号为 1、2、3。然后，我们可以枚举矩形的两个顶点，设它们为点 A 和点 B。由于矩形的另外两个顶点必须分别在边 AB 的两侧，因此我们可以分别找到点 A 和点 B 到另外两条边的距离，设为 d1 和 d2。矩形的面积就是 d1 和 d2 的乘积，我们只需要枚举所有的 A 和 B，找到面积最大的矩形即可。

对于一个三角形，最大内接矩形的面积就是所有可能的矩形面积中的最大值。我们可以在枚举矩形时记录下最大面积，最后返回即可。如果一个三角形的最大内接矩形面积为 0，说明这个三角形没有内接矩形。

下面是一个 C++ 代码实现：

相关问题

c++不规则矩形内的最大内接矩形算法

要在不规则矩形内找到最大的内接矩形，可以使用以下算法：

1. 将不规则矩形划分为一组小方格。
2. 对于每个小方格，计算其左上角和右下角的坐标，并将其作为矩形的顶点。
3. 对于每个矩形顶点，将其作为内接矩形的左上角顶点，并尝试向右下方扩展矩形，直到遇到边界或其他顶点。
4. 计算每个扩展后的矩形的面积，并记录最大面积。
5. 重复步骤3和4，直到遍历完所有的矩形顶点。
6. 返回最大面积作为最大内接矩形的结果。

以下是一个示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

struct Point {
    int x;
    int y;
};

int calculateArea(const Point& p1, const Point& p2) {
    int width = std::abs(p2.x - p1.x);
    int height = std::abs(p2.y - p1.y);
    return width * height;
}

int findMaxInscribedRectangle(const std::vector<Point>& vertices) {
    int maxArea = 0;

    for (int i = 0; i < vertices.size(); ++i) {
        for (int j = i + 1; j < vertices.size(); ++j) {
            Point topLeft = vertices[i];
            Point bottomRight = vertices[j];
            int currentArea = calculateArea(topLeft, bottomRight);
            maxArea = std::max(maxArea, currentArea);
        }
    }

    return maxArea;
}

int main() {
    std::vector<Point> vertices = {{0, 0}, {1, 1}, {3, 0}, {3, 2}, {5, 1}};
    int maxArea = findMaxInscribedRectangle(vertices);

    std::cout << "Max Inscribed Rectangle Area: " << maxArea << std::endl;

    return 0;
}

这个示例代码假设给定的不规则矩形是由一组顶点构成的。它使用两个嵌套循环来遍历所有可能的内接矩形，并计算其面积。最后返回最大面积作为结果。记得根据实际需求进行修改和优化。

opencv 最大内接矩形 c++

### 回答1：
OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供了许多用于图像处理和计算机视觉的函数。其中一个函数是查找图像中最大内接矩形。

最大内接矩形是图像中最大的能够完全包含在其中的矩形，该矩形的边界不能穿过任何图像边缘或者其他对象的边界。在OpenCV中，可以使用函数minAreaRect来查找最大内接矩形。

该函数的参数是一个轮廓。轮廓是一组通过连续边界连接在一起的点的集合。函数将返回一个矩形数据结构，其中包含了最大内接矩形的具体位置和大小。

要找到完全包含该轮廓的最大矩形，可以将所返回的矩形进行旋转。旋转的角度可以通过该矩形的角度（即旋转角度）来确定。在大多数情况下，用户只需要关心最大内接矩形的位置和大小即可。

总之，opencv中的最大内接矩形函数minAreaRect是一种用于查找图像中最大的能够完全包含在其中的矩形的方法，并且该函数能够返回该矩形的具体位置和大小，这对于计算机视觉与图像处理来说有着很高的应用价值。

### 回答2：
OpenCV是一款开源的计算机视觉库，提供了许多针对图像处理和计算机视觉问题的函数和算法。其中，最大内接矩形是一种常用的图像处理方法，可以用来提取图像中的目标区域。下面简单介绍一下OpenCV中的最大内接矩形算法。

最大内接矩形算法是基于轮廓图像的，因此在利用OpenCV实现时，需要先进行轮廓检测。找到轮廓之后，就可以使用cv::minAreaRect()函数来求解最小矩形轮廓。在最小矩形轮廓求解出来后，我们只需要将其旋转回原来的位置，就可以得到最大内接矩形。

具体实现方法如下：

首先，使用cv::findContours()函数来检测图像的轮廓，在检测之前需要进行图像二值化。接着，使用cv::minAreaRect()函数来求解最小矩形轮廓。最后，使用cv::boxPoints()函数将最小矩形转换为矩形的四个顶点坐标，然后使用cv::RotatedRect()函数对矩形进行旋转操作，最终得到最大内接矩形。

需要注意的是，最大内接矩形并不是唯一的，可能会存在多个满足条件的矩形。因此，在实际应用中需要根据具体需求选择合适的矩形。另外，最大内接矩形算法对于含有弯曲结构的轮廓可能无法求解，需要进一步的处理。

综上所述，OpenCV提供了方便实用的最大内接矩形算法，可以帮助开发者更好地解决图像处理和计算机视觉问题。