opencv的c++版，如何求解轮廓的最大内接矩形？

要求解轮廓的最大内接矩形，可以按照以下步骤进行：

1. 读取图像并进行预处理。使用OpenCV中的函数读取图像，并进行预处理，如二值化、去噪等操作，使轮廓更加清晰。

2. 获取轮廓。使用OpenCV中的函数获取图像中的轮廓，如findContours()函数。

3. 遍历轮廓并计算最大内接矩形。对于每个轮廓，可以使用minAreaRect()函数获取最小外接矩形，然后计算该矩形的长和宽的最小值，即为最大内接矩形。

下面是一个示例代码：

// 读取图像
Mat src = imread("test.jpg");

// 预处理
Mat gray, binary;
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY);

// 获取轮廓
vector<vector<Point>> contours;
findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

// 遍历轮廓并计算最大内接矩形
for (size_t i = 0; i < contours.size(); i++) {
    // 获取最小外接矩形
    RotatedRect rect = minAreaRect(contours[i]);
    Point2f points[4];
    rect.points(points);

    // 计算最大内接矩形
    float min_side = min(rect.size.width, rect.size.height);
    float center_x = rect.center.x;
    float center_y = rect.center.y;
    float angle = rect.angle;
    Rect inner_rect(center_x - min_side / 2, center_y - min_side / 2, min_side, min_side);

    // 在图像上绘制矩形
    rectangle(src, inner_rect, Scalar(0, 0, 255), 2);
}

// 显示图像
imshow("src", src);
waitKey(0);

在上面的代码中，我们首先读取了一张图片并进行了预处理，然后获取了图像中的轮廓。接着，我们遍历了每个轮廓，并获取了其最小外接矩形，计算了其最大内接矩形，并在图像上绘制了这个矩形。最后，我们显示了处理后的图像。