【OpenCV-Python】:绘制物体最小外接矩形与圆形

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目录

  • 一、绘制最小外接矩形
    • 1.1 函数API
    • 1.2 程序设计
    • 1.3 结果可视化
  • 二、绘制最小外接圆形
    • 2.1 函数API
    • 2.2 程序设计
    • 2.3 结果可视化

一、绘制最小外接矩形

1.1 函数API

函数:rect = cv2.minAreaRect(contours)

参数介绍:

  • 参数contours:轮廓信息;
  • 返回值rect:矩形的特征信息,其结构为:矩形中心(x,y),(宽度,高度),旋转角度。

函数:points = cv2.boxPoints(rect)

参数介绍:

  • 参数rect:矩形特征信息;
  • 返回值points:得到最小外接矩形的四个点坐标。

1.2 程序设计

import cv2
import numpy as np

original = cv2.imread(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\contour.jpg')

# 查找物体轮廓
def findcontour(img):
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 图像灰度化
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 图像二值化
    image, contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)  # 查找物体轮廓
    return image, contours, hierarchy

image, contours, hierarchy = findcontour(original)

nums = len(contours)

for i in range(nums):

    temp = np.zeros(original.shape, np.uint8)

    # 绘制最小外接矩形框
    rect = cv2.minAreaRect(contours[i])  # rect返回矩形的特征信息,其结构为【最小外接矩形的中心(x,y),(宽度,高度),旋转角度】
    points = cv2.boxPoints(rect)  # 得到最小外接矩形的四个点坐标
    points = np.int0(points)  # 坐标值取整
    image = cv2.drawContours(original, [points], 0, (0, 0, 255), 2)  # 直接在原图上绘制矩形框

    cv2.imshow("result", image)
    
cv2.waitKey()

1.3 结果可视化

【OpenCV-Python】:绘制物体最小外接矩形与圆形_第1张图片

二、绘制最小外接圆形

2.1 函数API

函数:(x,y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contours)

参数介绍:

  • 参数contours:轮廓信息;
  • 返回值(x, y):返回圆形中心坐标;
  • 返回值radius:返回圆形半径。

2.2 程序设计

for i in range(nums):

    (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contours[i])
    center = (int(x), int(y))
    radius = int(radius)
    image = cv2.circle(original, center, radius, (255, 0, 0), 2)
    cv2.imwrite(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\result.jpg', image)
    cv2.imshow("result", image)

cv2.waitKey()

2.3 结果可视化

【OpenCV-Python】:绘制物体最小外接矩形与圆形_第2张图片

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