python-opencv boundingRect使用注意
矩形边框(Bounding Rectangle)是说,用一个最小的矩形,把找到的形状包起来。还有一个带旋转的矩形,面积会更小,效果见下图
上代码
首先介绍下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
然后利用cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)画出矩行
参数解释
第一个参数:img是原图
第二个参数:(x,y)是矩阵的左上点坐标
第三个参数:(x+w,y+h)是矩阵的右下点坐标
第四个参数:(0,255,0)是画线对应的rgb颜色
第五个参数:2是所画的线的宽度
# 用绿色(, , )来画出最小的矩形框架
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (, , ), ) # 用红色表示有旋转角度的矩形框架
rect = cv2.minAreaRect(cnt)
box = cv2.cv.BoxPoints(rect)
box = np.int0(box)
cv2.drawContours(img, [box], , (, , ), )
cv2.imwrite('contours.png', img)
但是要是在Python中使用,没有vector或者mat作为boundingRect的输入,会出现以下报错:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(landmarks)
TypeError: points is not a numpy array, neither a scalar
上面的landmark作为输入是一个list,
解决方案:
因此需要引入numpy对他进行强转,具体操作如下:
import numpy as np x, y, w, h = cv2.boundingRect(np.array(landmarks))
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (, , ), )
这样就可以把list转成array。
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