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如何分割提取外接最小矩形包围的内部轮廓
wzw12315
2021-02-02 11:48:58
如图所示,提取出来的二值轮廓使用cv2.minAreaRect得到轮廓的最小外接矩形,但是呢,由于一些业务的原因,现在需要对最小外接矩形和轮廓分开的黑色区域,如1,2,3,4进行处理,比如求这些黑色区域的最大内接矩形。
目前想到的方案是:把最小外接矩形的区域通过反射变化,然后裁剪这个区域,再进行二值图像取反,即可得到1,2,3,4区域,然后再使用腐蚀操作即可明显分离这几个区域,然后对这些区域进行轮廓操作即可。
现在我有一个疑点,就是分割出来的最小外接矩形在处理完后如何返回到原图上呢?
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如何分割提取外接最小矩形包围的内部轮廓
如图所示,提取出来的二值轮廓使用cv2.minAreaRect得到轮廓的最小外接矩形,但是呢,由于一些业务的原因,现在需要对最小外接矩形和轮廓分开的黑色区域,如1,2,3,4进行处理,比如求这些黑色区域的最大内接矩形。 目前想到的方案是:把最小外接矩形的区域通过反射变化,然后裁剪这个区域,再进行二值图像取反,即可得到1,2,3,4区域,然后再使用腐蚀操作即可明显分离这几个区域,然后对这些区域进行轮廓操作即可。 现在我有一个疑点,就是分割出来的最小外接矩形在处理完后如何返回到原图上呢?
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matlab
提取
目标 并进项任意
轮廓
最小
外接
矩形
代码及其实现
matlab 任意
轮廓
外接
矩形
代码及其实现; clc;clear;close all; I=imread('00121.bmp'); I=rgb2gray(I); subplot(3,3,1);imshow(I); % M=im2double(I);%将unit8转成double型 subplot(3,3,2),imhist(I); M1=im2bw(I,25/255);%二值图
78.
轮廓
外接
矩形
然后通过调用minAreaRect()函数计算
轮廓
的
最小
外接
矩形
,以及调用boundingRect()函数计算边界框。最后,绘制
最小
外接
矩形
和边界框,并显示结果图像。
矩形
的中心点可以通过计算
轮廓
点集的均值来获得。
轮廓
外接
矩形
是指能够
包围
一个
轮廓
的
最小
面积
矩形
。它可以通过计算
轮廓
点集的几何特征来获得,通常用于
轮廓
的定位、识别和分析。
最小
外接
矩形
(RotatedRect):以
矩形
中心点、
矩形
大小和旋转角度来定义的
矩形
。
矩形
边界框(Rect):以左上角坐标和
矩形
的宽高来定义的
矩形
。
python画出
最小
外接
矩形
及其中心点
本文主要对opencv给出画出的
最小
外接
矩形
及其中心点的方法,用于可视化查找的目标块位置,便于调试,实际中查找到
最小
外接
矩形
后,会对
轮廓
筛选,参见我另一片博客:Python图片查找
轮廓
、多边形拟合、
最小
外接
矩形
操作实例,此外本文参考了博客OpenCv-Python
最小
外接
圆、
最小
外接
矩形
、椭圆拟合、直线拟合 im...
python
轮廓
检测
最小
外接
矩形
def shapeDetect(img): contours,hierarchy=cv2.findContours(img,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#寻找封闭区域 cv2.drawContours(img,contours,-1,(0,0,255),3) maxCnt=-1 for i in range(len(contours)): rect = cv2.minAreaRect(contours[i])
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