opencv-python最⼩外接矩形_转载所⽤函数：
cv2.threshold() ——  阈值处理
cv2.findContours() ——  轮廓检测
cv2.boundingRect() ——  最⼤外接矩阵
cv2.minAreaRect  ——  到最⼩外接矩形（矩形具有⼀定的⾓度）
cv2.boxPoints  ——  外接矩形的坐标位置
cv2.drawContours(image, [box], 0, (0, 0, 255), 3)  ——  根据点画出矩形
1 import cv2
2 import numpy as np
3
4 image = cv2.imread('new.jpg')
5 img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
6 ret, thresh = cv2.threshold(img, 230, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
7 contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
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9for c in contours:
10    # 到边界坐标
11    x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)  # 计算点集最外⾯的矩形边界
12    angle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
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14    # ⾯积最⼩的矩形
15    rect = cv2.minAreaRect(c)
16    # 得到最⼩矩形的坐标
17    box = cv2.boxPoints(rect)
18    # 标准化坐标到整数
19    box = np.int0(box)
20    # 画出边界
21    cv2.drawContours(image, [box], 0, (0, 0, 255), 3)
22    # 计算最⼩封闭圆的中⼼和半径
23    (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(c)
24    # 换成整数integer
25    center = (int(x),int(y))
26    radius = int(radius)
27    # 画圆
28    cv2.circle(image, center, radius, (0, 255, 0), 2)
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30 cv2.drawContours(image, contours, -1, (255, 0, 0), 1)
31 cv2.imshow("img", image)
32 cv2.imwrite("img_1.jpg", image)
33 cv2.waitKey(0)
rectangle函数opencv

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