python中关于Opencv中关于矩形的函数总结
最近处理图像，以前用的都是matlab，现在入手python比较慢，这几天看到了很多命名和功能相似的函数，作个记录总结一下~只是为了能够看下函数知道它是做什么的，因此不会对其用法说得面面俱到。看到一个文章讲得清晰详实，分享一下：https://my.oschina.net/u/4386741/blog/3664544
1. cv2.contourArea
功能：计算轮廓内的面积
示例：
输入为一个点集
# contours[0]为前面用cv2.findContours函数得到的轮廓点集
num_area=cv2.contourArea(contours[0])
print '面积：'+str(num_area)
# 计算轮廓的周长
num_perimeter=cv2.arcLength(contours[0],True)
print '周长：'+str(num_perimeter)
2. cv2.minAreaRect
功能：获得输入点集的最小面积的外接矩形包络，所以一般是斜的
示例：
输入为一个轮廓点集，但输出的结果不是一个直接的矩形，需要用cv2.boxPoints返回最小外接矩形的四个坐标，再传入cv2.rectangle函数画出来
img_minrect=cv2.minAreaRect(contours[0])
# 为矩形的中心点坐标
print img_minrect[0]
# 为矩形的长和宽
print img_minrect[1]
# 为矩形的旋转角度，角度范围是[-90,0)
print img_minrect[2]
3. cv2.boundingRect
功能：获得输入点集的最小正外接矩形包络
示例：
输入为一个点集，直接输出外接矩形的左上角顶点坐标x、y、长和宽，因此若要显示的话，直接传入cv2.rectangle函数画出来
4. cv2.boxPoints
功能：返回矩形四个顶点的坐标
示例：
紧接着cv2.minAreaRect函数的输出结果
img_minrect=cv2.minAreaRect(contours[0])
box = cv2.boxPoints(img_minrect)
box = np.int0(box)
5. cv2.rectangle
功能：根据传入的两个顶点参数——左上角(x,y)和右下角(x+w,y+h)，框出一个矩形
示例：
输入为一张图像，要框的矩形范围的左上角和右下角的顶点坐标，边框颜色，边框粗细（若为负值，则矩形会填充满颜色），边框线的种类，边框平移量。一般后面两个参数不用写
img_rect=cv2.rectangle(img, (100, 100), (300, 300), (0, 0, 255), 2)
6. cv2.approxPolyDP
功能：返回点集的最小外接曲线拟合的多边形
示例：
输入为一个点集、指定精度（值越小，外接多边形的轮廓越接近曲线，因此需靠近要拟合的点集，即接近圆，值越大，则接近直线）、True（拟合曲线需闭合）
approxBox = cv2.approxPolyDP(c,epsilon,True)