opencv外接矩形cv2.boundingRect和cv2.minAreaRect区别

在OpenCV中,cv2.boundingRectcv2.minAreaRect是两个用于获取图像中形状边界的函数,但它们在功能和返回结果上有所不同。以下是两者的详细区别:

1. cv2.boundingRect 和 cv2.minAreaRect 功能描述

cv2.boundingRect 主要是用来计算图像轮廓的最小正矩形 (即矩形的边界与图像边界平行),而cv2.minAreaRect 用来计算最小旋转矩形(斜矩形)

2. 示例代码

下面是一段直观显示这两个方法的例子:

python 复制代码
import cv2
import numpy as np

def main():
    image_path = 'test.png'
    img = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    _, binary = cv2.threshold(gray, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    outs = cv2.findContours(binary.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    if len(outs) == 3:
        cnts = outs[1]
    elif len(outs) == 2:
        cnts = outs[0]
    c = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[0]

    # 最小旋转矩形
    rect = cv2.minAreaRect(c)
    box = np.int64(cv2.boxPoints(rect))
    draw_img = cv2.drawContours(img.copy(), [box], -1, (0, 0, 255), thickness=2)
    
    # 最小正矩形
    x0, y0, w, h = cv2.boundingRect(c)
    cv2.rectangle(draw_img, (x0, y0), (x0+w, y0+h), (0, 255, 0), thickness=2)

    cv2.imshow("draw_img", draw_img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    main()

绿色矩形框是cv2.boundingRect效果,是一个最小正矩形。红色矩形框是cv2.minAreaRect 的效果,是一个最小斜矩形。

3. 扩展

如果我们要计算轮廓的最小闭合圆,可以使用 cv2.minEnclosingCircle 来计算,代码和效果如下:

python 复制代码
    outs = cv2.findContours(binary.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    c = sorted(cnts, key=cv2.contourArea, reverse=True)[0]

    # 最小闭合圆
    (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(c)
    center = (int(x), int(y))
    radius = int(radius)
    cv2.circle(draw_img, center, radius, (0, 255, 0), thickness=2)
相关推荐
两万五千个小时几秒前
Claude Code 源码:工具 Plan 模式
人工智能·程序员·架构
NikoAI编程几秒前
Anthropic 的一周两面:Managed Agents基建和Mythos模型
人工智能·agent·ai编程
linux_map1 分钟前
大模型微调实战指南
人工智能·python·ai·策略模式
V搜xhliang02462 分钟前
多期CT影像组学融合临床危险因素模型预测甲状腺乳头状癌中央区淋巴结转移的价值
人工智能·重构·机器人
RFID舜识物联网7 分钟前
耐高温RFID技术如何解决汽车涂装车间管理难题?
大数据·人工智能·嵌入式硬件·物联网·安全·信息与通信
NikoAI编程7 分钟前
用了半年 AI 编程,我总结出 5 类"别让 AI 碰"的场景
人工智能·ai编程·claude
SUNNY_SHUN9 分钟前
不需要Memory Bank:CMDR-IAD用2D+3D双分支重建做工业异常检测,MVTec 3D 97.3%
论文阅读·人工智能·算法·3d
guslegend12 分钟前
4月11日(Codex使用)
人工智能·大模型
V搜xhliang024612 分钟前
超声心动图影像组学对肥厚型心肌病心脏重构的预测价值
人工智能·重构·机器人
杜子不疼.13 分钟前
浏览器秒连服务器!WebSSH 实战体验,远程运维再也不折腾
运维·服务器·人工智能