1、返回外部矩形边界：boundingRect()函数说明：此函数计算并返回指定点集最外面的矩形边界Rectpoint=boundingRect(InputArraypoints)唯一的参数为输入的二维点集

当我们得到轮廓对象后，可以使用boundingRect()得到包裹此轮廓的最小正矩

图像区域相关操作获得外接矩形rect=cv2.boundingRect(contours[c])在c++中，是返回的一个Rect类，可以使用rect.tl()和rect.br()返回左上角和右下角的坐标

thresh,maxvalue,model)cv.findContours（待处理图片,model（提取模式）,method（提取方法））cv.drawContours（画布,轮廓集合,索引,颜色,粗细）cv.boundingRect

目录1.轮廓识别与描绘1.1cv2.findComtours()方法1.2cv2.drawContours()方法1.3代码示例2.轮廓拟合2.1矩形包围框拟合-cv2.boundingRect()2.2

轮廓拟合矩形包围轮廓1,函数cv2.boundingRect()能够绘制轮廓的矩形边界retval=cv2.boundingRect(array)retval表示返回矩形边界左上角顶点的坐标值及矩形边界的宽和高

目录函数原型参数说明测试代码测试效果补充函数原型cv::RectboundingRect(InputArrayarray);参数说明输入：InputArray类型的array，输入灰度图像或二维点集。输出：Rect类型的矩形信息，包括矩形尺寸和位置。测试代码#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){cv

++++++++++++++++++swift5中自适应文本中的高度，代码如下：letstr="测试测试";letrect=NSString(string:str).boundingRect(with:

findContours、minAreaRect、boxPoints、boundingRect与drawContours使用说明一、findContours查找轮廓函数用法：cnt,hierarchy=

3cv2.minEnclosingCircle作用：使用迭代算法(iterativealgorithm)查找包含2D点集的最小区域的圆(Findsacircleoftheminimumareaenclosinga2Dpointset)。cv2.minEnclosingCircle(points)->center,radius参数：points-2D点矢量(vectorof2Dpoints)返回值：

其中包围框是最为常见的，对应OpenCV中的boundingRect()，使用正矩形框处物体，一般多用在目标检测中。使用包围框框柱目标物体，这种操作比较简单，但是通常框中也会有一些其他的区域。

轮廓拟合1.矩形包围框cv2.boundingRect()2.最小包围矩形框cv2.minAreaRect()3.最小包围圆形cv2.minEnclosingCircle()4.最优拟合椭圆cv2.fitEllipse

1.效果图左图是原图，右图是应用透视变换得到的自顶向下的“鸟瞰图”同样的“鸟瞰图”橙色是最小外接矩形boundingRect结果绿色是面积最小外

CV_CHAIN_APPROX_NONE);r_edge.width=0;r_edge.height=0;intaera_size=0;for(unsignedinti=0;iboundingRect

请看原图：最容易想到的方法是先使用opencv的findContours()函数找出所有的轮廓，然后再对每个轮廓去找矩形----使用的是boundingRect()函

label.adjustsFontSizeToFitWidth=YES;让字体自适应labellabel.numberOfLines=[label.textlength];竖向显示文本UILabel高度根据内容多少来改变1.新建类别UILabel+BoundingRect.h

可以使用函数cv2.boundingRect()查找得到。（x，y）为矩形左上角的坐标，（w，h）是矩形的宽和高。

过程：先拍一张背景图，然后待去除背景的图片减去背景，然后二值化，再调用findContours得到轮廓，然后把必要的轮廓合并起来，最后用boundingRect包起来，作为ROI区域保存该区域内的图片https

opencv—python最小外接矩形（编程小白，如有问题还请各位大佬多指教）所用函数：cv2.threshold()——阈值处理cv2.findContours()——轮廓检测cv2.boundingRect

RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)#cv2.RETR_EXTERNAL定义只检测外围轮廓forcntincontourss:#外接矩形框，没有方向角#x,y,w,h=cv2.boundingRect

1.入门OpenCV中提供了一个功能强大的在二值图像中查找轮廓的函数cv::findContours()，通过这个函数的输出的轮廓，在结合辅助的函数arcLength()，boundingRect()，

多边形的多边形用更少的顶点，使得它们之间的距离是小于或等于指定的精度approxCurve=cv.approxPolyDP(curve,epsilon,closed[,approxCurve])矩形：BoundingRect

OpenCV支持大量的轮廓、边缘、边界的相关函数，相应的函数有moments、HuMoments、findContours、drawContours、approxPolyDP、arcLength、boundingRect

//轮廓表示为一个矩形Rectr=boundingRect(Mat(contours[0]));rectangle(result,r,Scalar(255),2);//轮廓表示为一个圆floatradius

F0ed5ee7e728f4b94a22fe30e93b1009a.JPG')img2=cv2.rectangle(img1,(52,52),(200,200),(0,255,0),3)首先介绍下cv2.boundingRect

本文中的代码基于zrender实现functionobjMouseUp(e){//选中某个元素之后将移除之前选中元素的标识框if(boundingRect!

我写了一个类，继承自QGraphicItems然后重写了paint(),boundingRect()和shape()方法paint()绘制的图形如下图所示：shape()中返回的是上面红线标出的区域boundingRect

最小矩形区域和最小闭圆的轮廓源代码使用到的函数和代码解析1.图像金字塔函数-cv2.pyrDown2.图像阈值函数-cv2.threshold3.轮廓查找函数-cv2.findContours4.边界矩形-cv2.boundingRect5

1长宽比边界矩形的宽高比x,y,w,h=cv2.boundingRect(cnt)aspect_ratio=float(w)/h2Extent轮廓面积与边界矩形面积的比area=cv2.contourArea

此外，在很多情况下我们需要获取连通域的最小外接矩形，使用boundingRect函数配合findContours函数来使用即可达到目的。代码如下：#include"stdafx.

派生一个QGraphicsTextItem类首先尽量不要重写boundingRect(),因为QGraphicsTextItem中点击生效的与否跟文本本身相关，直接修改document()的参数比较好，

cv2.boundingRect(img)这个函数这个函数很简单，img是一个二值图，也就是它的参数；返回四个值，分别是x，y，w，h；x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高。

设置字体QFontfont;font.setFamily("MicrosoftYaHei");font.setPointSize(8);QFontMetricsfm(font);QRectrec=fm.boundingRect

1.横纵比x,y,w,h=cv.boundingRect(cnt)aspect_ratio=float(w)/h2.轮廓面积与边界面积area=cv.contourArea(cnt)x,y,w,h=cv.boundingRect

所用函数：cv2.threshold()——阈值处理cv2.findContours()——轮廓检测cv2.boundingRect()——最大外接矩阵cv2.rectangle()——画出矩形cv2.

##opencv识别三角形、圆形及矩形常用函数：（1）approxPolyDP多边形逼近（2）boundingRect最小外接矩形（3）minEnclosingCircle最小外接圆形（4）arcLength

观察到图像对比度很低，首先对图像进行对比度增强(2)图像分割需要获得边缘信息，用canny算子检测边缘(3)对图像做闭运算，图像中很小的点江北腐蚀掉，从而显现出大的边缘(4)用findContours方法找出边缘(5)boundingRect

cv2.boundingRect(img)函数这个函数很简单，img是一个二值图，也就是它的参数；返回四个值，分别是x，y，w，h；x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高然后利用cv2.rectangle

QT自定义图形项中的boundingRect()和shape()函数的理解实现自定义图形项经常需要重绘的函数有boundingRect()、paint()、shape()。

boundingRect（）函数的使用方法Calculatestheup-rightboundingrectangleofapointset.C++:RectboundingRect(InputArraypoints

主要有以下三个虚函数需要重点关注：1)边界矩形（必须实现）virtualQRectFboundingRect()const=0;2)图形形状（可选实现），该函数返回图形项的实际形状路径，常用于碰撞检测、命中测试等等，默认实现返回boundingRect

1.在创建QGraphicsItem子类的时候，想要实现自己绘图，一般是重新实现boundingRect()和paint()函数，如果不重新实现shape()，基类的实现将会退而使用boundingRect

QT实现小球运动碰撞反弹思路结构设置运动速度画出小球BoundingRect和Shape函数运动和碰撞反弹编程工具为vs2010+qt5.1.2思路由于第一次刚使用qt，所以就写写博客分享一个qt新手从入门到放弃这个过程

实现绘图要重写：boundingRect()和paint()；一定要保证所有的绘图都要在boundingRect()的边界之中。

$$Aspect\;Ratio=\frac{Width}{Height}$$x,y,w,h=cv.boundingRect(cnt)aspect_ratio=float(w)/h2.范围范围是轮廓区域与边界矩形区域的比值

训练图：数字2测试图片：3使用边缘提取+膨胀+boundingRect进行测试图片中数字的提取，再针对宽高限制进行过滤，将分割出来的数字与模板进行匹配，提取HOG特征匹配。

boundingRect(with:CGSize(width:screenWidth-38-32.s,height:999),options:[.usesFontLeading,.usesLineFragmentOrigin

OpenCV之ios创建包围轮廓的矩形和圆形边界框目标在这节教程中您将学到:使用OpenCV函数boundingRect来计算包围轮廓的矩形框.使用OpenCV函数minEnclosingCircle来计算完全包围已有轮廓最小圆

一、查找图像轮廓opencv-python中查找图像轮廓的API为：findContours函数该函数接受二值图作为参数，根据参数，可查找物体外轮廓、内外轮廓，保存轮廓点、压缩等等...如：contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)deffindContours(image,mo

最终效果cm.png方式1：在cell的数据model中，用boundingRect手动计算以常见的评论cell为例comment.swiftletDefaultHeadHeight:CGFloat=50