【千律】OpenCV基础：图像外接矩形、最小外接矩形、凸包、外接圆、拟合椭圆的绘制

环境：Python3.8 和 OpenCV

内容：图像外接矩形、最小外接矩形、凸包、外接圆、拟合椭圆的绘制

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 封装图片显示函数
def image_show(image):if image.ndim == 2:plt.imshow(image, cmap='gray')else:image = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2RGB)plt.imshow(image)plt.show()if __name__ == '__main__':# 读取原图img_desk = cv.imread('desk.png')# 转换为灰度图img_gray = cv.cvtColor(img_desk, cv.COLOR_RGB2GRAY)# 二值化[thresh, img_bin] = cv.threshold(img_gray, -1, 255, cv.THRESH_OTSU)# 获取轮廓[cnt, hir] = cv.findContours(img_bin, cv.RETR_CCOMP, cv.CHAIN_APPROX_NONE)# 绘制轮廓 (绘制第九个轮廓-矩形)cv.drawContours(img_desk, cnt, 8, (0, 0, 255), 1)# 获取外接矩形的坐标点cns = cnt[8]X, Y, W, H = cv.boundingRect(cns)# 绘制外接矩形img_rec = cv.rectangle(img_desk.copy(), (X, Y), (X + W, Y + H), (255, 255, 0), 3)# 显示图像image_show(img_rec)# 获取最小外接矩形min_rec = cv.boxPoints(cv.minAreaRect(cns)).astype(np.int32)# 绘制最小外接矩形img_min_rec = cv.drawContours(img_desk.copy(), [min_rec], 0, (255, 0, 255), 3)# 显示图像image_show(img_min_rec)# 获取凸包坐标hull = cv.convexHull(cns)# 绘制凸包图形img_hull = cv.drawContours(img_desk.copy(), [hull], 0, (0, 255, 255), 3)# 显示图像image_show(img_hull)# 获取最小外接圆(X, Y), R = cv.minEnclosingCircle(cns)# 绘制最小外接圆img_circle = cv.circle(img_desk.copy(), (int(X), int(Y)), int(R), (125, 255, 0), 3)# 显示图像image_show(img_circle)# 获取拟合椭圆坐标ellipse = cv.fitEllipse(cns)# 绘制拟合椭圆img_ellipse = cv.ellipse(img_desk.copy(), ellipse, (255, 125, 0), 3)# 显示图像image_show(img_ellipse)

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