本项目运用Python编程语言和OpenCV库，旨在开发一个能够自动检测并识别图像中矩形物体位置、大小及角度的应用程序。通过此工具可以轻松从复杂背景中提取目标信息，在机器视觉领域具有广泛应用前景。
本段落实例展示了如何使用OpenCV检测图像中的矩形。以下是详细步骤：
1. **前言**：
- OpenCV库本身并没有提供直接用于检测矩形的内置函数。
- 本示例使用的OpenCV版本为3.30。
2. **矩形检测流程**：
（1）对原始图像进行滤波处理以增强边缘效果；
（2）分离图像通道，并在每个通道上执行边缘检测；
（3）提取轮廓信息；
（4）使用多边形拟合技术来近似这些轮廓点，从而识别出矩形结构的边界特征；
（5）计算各轮廓区域面积并确定矩形四个顶点的位置；
（6）测量相邻轮廓线之间的角度，通过最大余弦值判断是否形成直角以确认矩形的存在；
（7）绘制检测到的矩形。
3. **代码实现**：
```cpp
// 检测图像中的矩形函数定义。
void findSquares(const Mat& img, Mat& output) {
// 函数内部处理逻辑...
}
```
以上步骤和示例帮助读者理解如何在OpenCV中手动检测图像内的矩形对象。
5星
