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Python OpenCV中cv2.minAreaRect实例解析

作者:求则得之,舍则失之

minAreaRect的主要作用是获取一个多边形(就是有很多个点组成的一个图形)的最小旋转矩形(旋转矩形就是我们平常见到的水平框带了角度),这篇文章主要给大家介绍了关于Python OpenCV中cv2.minAreaRect的相关资料,需要的朋友可以参考下

在这个文章中,我们将学习如何在感兴趣区域周围画最小面积矩形框。

1.最小面积矩形框

下图显示了两个矩形框,绿色的是普通矩形框,红色的是最小面积矩形框。可以发现,红色的是旋转矩形。

OpenCV提供了一个函数cv2.minAreaRect来寻找最小面积的旋转矩形。将2D点集作为输入,并返回一个Box2D结构,其中包括以下详细信息–(中心(x,y),(宽度、高度)、旋转角度)。

(center(x,y), (width, height), angle of rotation) = cv2.minAreaRect(points)

但是要绘制一个矩形,我们需要矩形的四个角,因此为了将Box2D结构转换为4个角点,OpenCV提供了另一个函数cv2.boxPoints(),这将Box2D结构作为输入并返回4个角点。4个角点从y最高的点开始按顺时针顺序排列。语法如下:

points = cv2.boxPoints(box)

在绘制矩形之前,需要将4个角点转换为整数类型。可以使用np.int32或者np.int64(不要使用np.int8,因为它允许最大值127并截断)。有时,你可能会看到使用了np.int0,不要混淆,这相当于np.int32或者np.int64,具体取决于你的系统结构。完整的代码如下:

rect = CV2.minAreaRect(cnt)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)

得到四个坐标后,就可以轻松绘制图形了。现在,让我们讨论一下旋转角度。

2.旋转角度

获得四个角点以后,这四个角点从具有最高y的点开始按顺时针顺序排列,如下所示。如果2个点具有相同的最高y,则最右的点是起点。这些点被编号为0,1,2,3(0开始,3结束)。

因此,OpenCV的cv2.minAreaRect()给出的旋转角度实际上是直线(连接起点和终点)与水平线之间的角度,如下所示。

因此角度值始终位于[-90, 0)之间。为什么?因为如果对象旋转超过90°,则使用下一条边来计算与水平面的角度。因此计算出的角度始终位于[-90,0)之间。

请添加图片描述

实际角度是对象旋转的角度,计算出的角度是cv.minAreaRect()返回的角度。

补充:cv2.minAreaRect输出旋转角度测试

函数使用方法

min_rect = cv2.minAreaRect(cnt)  
# 输入参数cnt是通过findContours识别出来的轮廓信息
# 输出min_rect是一个元组,其中的结构是最小外接矩形的(中心(x,y),(边1长度,边2长度),旋转角度)

简单测试一下对几个角度的矩形和平行四边形的识别效果

图片可能较小,建议放大观看

可以看到,输出的旋转角度和矩形边2的选择有关,具体函数是按照什么规则来确定边1和边2,我还不清楚,但是根据上面的实验结论,大致可以推测出以下规律:

参考目录

https://theailearner.com/tag/cv2-minarearect/

总结

到此这篇关于Python OpenCV中cv2.minAreaRect的文章就介绍到这了,更多相关OpenCV cv2.minAreaRect解析内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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