【千律】OpenCV基础：图像外接矩形、最小外接矩形、凸包、外接圆、拟合椭圆的绘制

环境：Python3.8 和 OpenCV

内容：图像外接矩形、最小外接矩形、凸包、外接圆、拟合椭圆的绘制

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# 封装图片显示函数
def image_show(image):
    if image.ndim == 2:
        plt.imshow(image, cmap='gray')
    else:
        image = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2RGB)
        plt.imshow(image)
    plt.show()


if __name__ == '__main__':

    # 读取原图
    img_desk = cv.imread('desk.png')

    # 转换为灰度图
    img_gray = cv.cvtColor(img_desk, cv.COLOR_RGB2GRAY)

    # 二值化
    [thresh, img_bin] = cv.threshold(img_gray, -1, 255, cv.THRESH_OTSU)

    # 获取轮廓
    [cnt, hir] = cv.findContours(img_bin, cv.RETR_CCOMP, cv.CHAIN_APPROX_NONE)

    # 绘制轮廓 (绘制第九个轮廓-矩形)
    cv.drawContours(img_desk, cnt, 8, (0, 0, 255), 1)

    # 获取外接矩形的坐标点
    cns = cnt[8]
    X, Y, W, H = cv.boundingRect(cns)

    # 绘制外接矩形
    img_rec = cv.rectangle(img_desk.copy(), (X, Y), (X + W, Y + H), (255, 255, 0), 3)

    # 显示图像
    image_show(img_rec)

    # 获取最小外接矩形
    min_rec = cv.boxPoints(cv.minAreaRect(cns)).astype(np.int32)

    # 绘制最小外接矩形
    img_min_rec = cv.drawContours(img_desk.copy(), [min_rec], 0, (255, 0, 255), 3)

    # 显示图像
    image_show(img_min_rec)

    # 获取凸包坐标
    hull = cv.convexHull(cns)

    # 绘制凸包图形
    img_hull = cv.drawContours(img_desk.copy(), [hull], 0, (0, 255, 255), 3)

    # 显示图像
    image_show(img_hull)

    # 获取最小外接圆
    (X, Y), R = cv.minEnclosingCircle(cns)

    # 绘制最小外接圆
    img_circle = cv.circle(img_desk.copy(), (int(X), int(Y)), int(R), (125, 255, 0), 3)

    # 显示图像
    image_show(img_circle)

    # 获取拟合椭圆坐标
    ellipse = cv.fitEllipse(cns)

    # 绘制拟合椭圆
    img_ellipse = cv.ellipse(img_desk.copy(), ellipse, (255, 125, 0), 3)

    # 显示图像
    image_show(img_ellipse)