Python OpenCV中cv2.minAreaRect实例解析

介绍

OpenCV是一组用于计算机视觉和机器学习任务的开源库。它提供了许多用于图像处理的函数和工具。cv2.minAreaRect是OpenCV中的一个函数，它可以找到指定二维点集的最小包围矩形。这个函数可以应用于各种类型的应用程序，包括物体检测、人脸识别和图像分析等等。

在这个攻略中，我们将详细了解cv2.minAreaRect的使用方法，并通过两个示例说明它的作用和用途。

函数原型

cv2.minAreaRect函数的原型如下：

rect = cv2.minAreaRect(points)

它的参数是一个点集points，表示需要查找最小包围矩形的点集。函数的返回值是一个由矩形四点坐标和矩形宽高角度构成的元组(rect)。

示例1：Find Thresh Invariant Rotational Rectangles

在这个示例中，我们将使用cv2.minAreaRect来查找一个点集的最小包围矩形。这个点集是一个场景的边缘检测后的输出，我们将查找出一个尽可能小的包含这个点集的矩形，并将其绘制在图像上。

import cv2
import numpy as np

# 加载图像，并将其转换为灰度图像和二值图像
img = cv2.imread('test.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找图像的轮廓
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历每个轮廓
for cnt in contours:
    # 计算最小包围矩形
    rect = cv2.minAreaRect(cnt)
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)

    # 绘制矩形
    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码的执行结果是，在原图像中画出了尽可能小的包含检测出场景的矩形。

示例2：如何使用最小矩形来查找车牌

在这个示例中，我们将使用cv2.minAreaRect来查找图像中车牌的位置。首先，我们需要预处理图像，这一步需要将图像二值化并进行形态学操作，使车牌区域更加明显。接下来，我们查找车牌的轮廓，使用cv2.minAreaRect来计算车牌的矩形位置，最后将其绘制在图像上。

import cv2

# 加载图像
img = cv2.imread('car.jpg')

# 将图像转换为灰度图像和二值图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 120, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 运用形态学操作来减少图像上的噪声
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
thresh = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 查找轮廓
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓，找到最大的矩形
max_area = 0
best_rect = None
for cnt in contours:
    # 查找最小包围矩形
    rect = cv2.minAreaRect(cnt)

    # 计算矩形面积
    area = rect[1][0] * rect[1][1]

    # 仅在符合大小条件时更新矩形
    if area > max_area and area > 1000:
        max_area = area
        best_rect = rect

# 如果找到了车牌，则将矩形绘制在图像上
if best_rect is not None:
    box = cv2.boxPoints(best_rect)
    box = np.int0(box)
    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码的执行结果是，在原图像中找到了车牌所在的位置。这个过程展示了如何使用cv2.minAreaRect来计算图像中物体的位置，并使用其来进行图像处理。