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2024年4月16日发(作者：nowrap标签)

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机

器学习软件库。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，我们可以使用OpenCV的

findContours

函数来找到所有

的轮廓。这个函数会返回一个包含所有轮廓的列表。

3. 绘制最小外接矩形：对每个找到的轮廓，我们可以使用

minAreaRect

函数来计算并

返回其最小外接矩形。这个矩形是与轮廓近似的最小面积的矩形。然后，我们可以

使用

rectangle

函数将这个矩形绘制在原始图像上。

以下是一个C++的简单示例：

cpp

复制代码

#include

#include

using namespace cv;

using namespace std;

int main() {

// 读取图像

Mat src = imread("", IMREAD_COLOR);

if (()) {

cout << "Could not open or find the image" << endl;

return -1;

}

// 转换为灰度图像

Mat gray;

cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);

// 二值化

Mat binary;

threshold(gray, binary, 100, 255, THRESH_BINARY);

// 寻找轮廓

vector> contours;

findContours(binary, contours, RETR_EXTERNAL,

CHAIN_APPROX_SIMPLE);

// 对每个轮廓绘制最小外接矩形

for (size_t i = 0; i < (); i++) {

RotatedRect rect = minAreaRect(contours[i]);

rectangle(src, [0], [2], Scalar(0, 255,

0), 2);

}

// 显示图像

imshow("Image", src);

waitKey(0);

return 0;

}

在这个示例中，我们首先读取一个图像，然后将其转换为灰度图像，并对其进行二

值化。然后，我们在这个二值图像上寻找轮廓，并对每个找到的轮廓计算并绘制其

最小外接矩形。最后，我们显示处理后的图像。


本文标签： 图像 轮廓 矩形 设定 像素

版权声明：本文标题：c++opencv绘制最小外接矩形的原理 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://roclinux.cn/p/1713226054a624807.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。