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利用OpenCV实现最小外接正矩形

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简介：
本简介介绍如何使用OpenCV库在Python中计算并绘制图像对象的最小外接正矩形，适用于目标检测与识别场景。 本段落详细介绍了如何使用OpenCV实现最小外接正矩形，并提供了示例代码供参考。对于对此主题感兴趣的读者来说，这些内容具有较高的参考价值。

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  • 利用OpenCV实现最小外接正矩形
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    本简介介绍如何使用OpenCV库在Python中计算并绘制图像对象的最小外接正矩形，适用于目标检测与识别场景。 本段落详细介绍了如何使用OpenCV实现最小外接正矩形，并提供了示例代码供参考。对于对此主题感兴趣的读者来说，这些内容具有较高的参考价值。
     
  • 利用OpenCV实现最小外接矩形与圆形
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    本项目运用Python的OpenCV库，演示如何检测图像中的目标并计算其最小外接矩形和圆。通过代码示例指导用户掌握轮廓检测及几何形状分析技巧。 本段落详细介绍了如何使用OpenCV实现最小外接矩形和圆，并具有一定的参考价值，供对此感兴趣的读者参考。
     
  • 利用OpenCV绘制最小外接矩形和最小外接圆
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    本教程讲解如何使用OpenCV库在图像中识别并绘制对象的最小外接矩形和最小外接圆，帮助理解OpenCV的基本几何处理功能。 使用OpenCV绘制图形的最小外接矩形与最小外接圆。首先求出图形的轮廓，并设有滚动条可以选择最佳阈值。然后画出图形的最小外接圆与最小外接矩形，算法的效果很好。
     
  • matlab_minrect.zip_最小外接矩形_外接矩形_框出目标_矩形目标_确定目标的最小外接矩形
    优质
    该资源提供了一种计算图像中目标物体最小外接矩形的方法，适用于快速准确地框选出所需识别的目标区域。 通过目标的对角点可以确定其最小外接矩形。
     
  • MATLAB 计算最小外接矩形
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    本教程介绍如何使用 MATLAB 函数计算二维点集或图形对象的最小外接矩形，涵盖算法原理及应用实例。 求解多个目标的最小外接矩形的方法及说明（MATLAB版）。
     
  • 使用 Python Opencv 寻找包含多区域的最小外接矩形
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    本教程介绍如何利用Python和OpenCV库寻找覆盖多个指定区域的最小外接矩形，适用于图像处理与计算机视觉任务。 导入了cv2, numpy以及copy库后，对包含多个区域的最小外接矩形进行处理。 代码如下： ```python import cv2 import numpy as np image = cv2.imread(./label.png) B, G, R = cv2.split(image) ret, thresh = cv2.threshold(G, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY) print(thresh.shape) # 输出阈值图像的形状信息 # 将单通道二值图复制为三通道图像，用于后续处理。 GGG = np.repeat(G[...,np.newaxis], 3, axis=2) print(GGG.shape) ``` 这段代码首先读取了一张图片并将其分解成BGR三个颜色通道。然后对绿色（G）通道进行阈值操作，并将结果存储在`thresh`中，接着打印出该二值图的形状信息。 最后一步是将单通道图像扩展为三通道图像以方便后续处理。通过使用numpy库中的repeat函数实现这一点：首先利用np.newaxis增加一个维度，使得原绿色通道变成二维数组；然后沿轴2（即深度方向）重复3次，从而生成了一个具有相同像素值但有三个颜色通道的新图像`GGG`。最后打印出新图像的形状信息以确认操作成功。 以上就是对给定代码片段进行重写后的版本，确保了逻辑清晰且符合Python编程规范。
     
  • 最小外接矩形的绘制.cpp
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    本代码实现了一个计算并绘制二维点集最小外接矩形的功能，适用于图形处理和计算机视觉等领域，帮助用户理解和应用几何算法。 绘制轮廓的最小外接斜矩形、最小外接正矩形以及最小外接圆，并将结果输出到原图像上。可以参考相关博客内容进行实现。
     
  • MATLAB求解目标最小外接矩形
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    本文章介绍了如何使用MATLAB来解决计算一组点集或图形的目标最小外接矩形问题，包括算法实现和代码示例。 在MATLAB中计算目标的最小外接矩形主要利用minboundrect函数。
     
  • 在MATLAB中绘制最小外接矩形
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    本简介介绍如何使用MATLAB编程语言来计算并绘制出一组点集的最小外包矩形。通过简单的代码示例和图形展示，帮助读者掌握这一几何算法的应用技巧。 在MATLAB中实现绘制最小外接矩形的功能。这包括求出最小外接矩形的四个顶点坐标、周长和面积等参数。
     
  • 二值图像最小外接矩形Lab5.zip
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    本资源包提供了一个MATLAB脚本，用于计算二值图像中对象的最小外接矩形。适用于计算机视觉和图像处理领域的学习与研究项目。 最小外接矩形的求取方法可以应用于二值图像以获取其边界轮廓的最小包含矩形。这里提供一个使用MATLAB编写的程序来实现这一功能，并简要介绍实验步骤。 1. 首先，读入一幅经过预处理（如阈值分割）得到的二值图像。 2. 使用边缘检测算法对图像进行操作以确定边界像素位置。 3. 应用最小外接矩形计算函数。在MATLAB中，可以使用`regionprops`函数来获取所有连通区域的属性，包括它们的最小包围盒信息（如方位角、高度和宽度）。 4. 根据得到的信息绘制或显示该矩形。 以上步骤概述了如何通过编程手段确定二值图像中的对象边界，并计算其对应的最小外接矩形。