本节代码使用的opencv-python 4.0.1，numpy 1.15.4 + mkl

使用图片为 Mjolnir_Round_Car_Magnet_300x300.jpg

代码如下：

import cv2

import numpy as np

# img = cv2.imread('lightning.jpg',0)

img = cv2.imread('Mjolnir.jpg',cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# img = cv2.pyrUp(img)

img_gray = cv2.cvtColor(img.copy(), cv2.COLOR_BGR2GRAY)

ret, re_img = cv2.threshold(img_gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

contours, hierarchy = cv2.findContours(re_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for c in contours:

# # find bounding box coordinates

# # 现计算出一个简单的边界框，c为图像轮廓findContours返回值

x, y, w, h = cv2.boundingRect(c) # 将轮廓信息转换成(x, y)坐标，并加上矩形的高度和宽度

# # print(cv2.boundingRect(c))

cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 画出矩形

# print(help(cv2.rectangle))

# # find minimum area

# # 计算包围目标的最小矩形区域

# rect = cv2.minAreaRect(c)

# # print(help(cv2.minAreaRect))

# # calculate coordinate of the minimum area rectangle

# box = cv2.boxPoints(rect)

# # print(help(cv2.boxPoints))

# # normalize coordinates to integers

# box =np.int64(box)

# # 注：OpenCV没有函数能直接从轮廓信息中计算出最小矩形顶点的坐标。所以需要计算出最小矩形区域，

# # 然后计算这个矩形的顶点。由于计算出来的顶点坐标是浮点型，但是所得像素的坐标值是整数(不能获取像素的一部分)，

# # 所以需要做一个转换

# # draw contours

# cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 3) # 画出该矩形

# calculate center and radius of minimum enclosing circle

# 会返回一个二元组，

# 第一个元素为圆心的坐标组成的元组，第二个元素为圆的半径值。

# (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(c)

# # 转为整数 cast to integers

# center = (int(x), int(y))

# radius = int(radius)

# # 绘圆 draw the circle

# img = cv2.circle(img, center, radius, (0, 255, 0), thickness=2,lineType=8,shift=6)

# print(help(cv2.circle))

cv2.drawContours(img, contours, -1, (255, 0, 0), 1)

cv2.imshow("contours", img)

cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

运行如下

该部分代码与

中最后一部分全代码分析内容相同。

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