2.根据轮廓让点与下一个点之间形成一个矩形,然后让每个矩形都与当前所有矩形相交,求出相交的矩形,再把这些矩形所有的角放到一个集合里。 3.最后去除重复的点,再让这些点两两组合成一个矩形,判断是否为内部矩形,如果是就算出面积,找出最大内接矩形。 比如一共4个点,第1个与第2个形成矩形(矩形1),第1与第3...
(1)轮廓检测:cv2.findContours();(2)轮廓绘制:cv2.drawContours();(3)轮廓近似:cv2.approxPolyDP();(4)面积计算:cv2.contourArea();(5)周长计算:cv2.arcLength();(6)外接矩形:cv2.rectangle();(7)外接圆:cv2.circle() 在开始前,先导入需要用到的库文件以及图像数据,定义一个图像显示函数,方便后续绘图。
1 #include "opencv2/opencv.hpp" 2 using namespace cv; 3 4 void main() 5 { 6 //轮廓最小外接矩形的绘制 7 Mat srcImg = imread("E://00.png"); 8 Mat dstImg = srcImg.clone(); 9 cvtColor(srcImg, srcImg, CV_BGR2GRAY); 10 threshold(srcImg, srcImg, 100, 255, CV_THRESH_BIN...
在绘制矩形之前,需要将4个角转换为整数类型。您可以使用 np.int32 或 np.int64 (不要使用 np.int8,因为它允许值高达 127 并导致此后截断)。有时,您可能会看到使用 np.int0,不要混淆,这相当于 np.int32 或 np.int64,具体取决于您的系统架构。完整代码如下。rect = cv2 .minAreaRect (cnt )box ...
步骤:将一幅图像先转灰度,再canny边缘检测得到二值化边缘图像,再寻找轮廓,轮廓是由一系列点构成的,要想获得轮廓的最小外接矩形,首先需要得到轮廓的近似多边形,用道格拉斯-普克抽稀(DP)算法,道格拉斯-普克抽稀算法,是将曲线近似表示为一系列点,并减少点的数量的一种算法。
opencv-python 最小外接矩形_转载 所用函数: cv2.threshold() —— 阈值处理 cv2.findContours() —— 轮廓检测 cv2.boundingRect() —— 最大外接矩阵 cv2.rectangle() —— 画出矩形 cv2.minAreaRect —— 找到最小外接矩形(矩形具有一定的角度)...
使用python opencv返回点集cnt的最小外接矩形,所用函数为 cv2.minAreaRect(cnt) ,cnt是点集数组或向量(里面存放的是点的坐标),并且这个点集不定个数。 举例说明:画一个任意四边形(任意多边形都可以)的最小外接矩形,那么点集 cnt 存放的就是该四边形的4个顶点坐标(点集里面有4个点) ...
3. 使用minAreaRect方法求轮廓的最小外接矩形,转化求得矩形的四个顶点坐标,并绘制矩形; 4. 使用minEnclosingCircle方法求轮廓的最小外接圆,获取圆心和半径信息,并绘制圆; 原始图像: 最小外接矩: 最小外接圆: 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。
在OpenCV中,我们可以使用函数来找到对象的轮廓,并绘制这些轮廓的最小外接矩形。以下是基本步骤和原理: 1.图像二值化:在应用寻找轮廓的算法之前,通常需要将图像转换为二值图像。这可以通过设定一个阈值来实现,所有低于这个阈值的像素被设定为黑色,所有高于这个阈值的像素被设定为白色。 2.寻找轮廓:在二值图像中,...
四边形的最小外接矩形 可以利用OpenCV中的minAreaRect函数获取任意多边形(或者任意点集)的最小外接矩形。 得到如下图形: 关于两个函数的规则如下,下面是笔者总结...