python opencv 画外接矩形框的完整代码

 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 image = cv2.imread('G:/110w2/mask_tif4/00.png-600') print(image.shape) print(image.shape[0]) # h print(image.shape[1]) # w # 图像转灰度图 img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #cv2.imwrite('G:/110w2/mask_tif4/02.png-600', img) # 图像转二值图 ret, thresh = cv2.threshold(img, 2, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) x1 = [] y1 = [] x2 = [] y2 = [] for c in contours: # 找到边界坐标 x, y, w, h = cv2.boundingRect(c)  # 计算点集最外面的矩形边界 print(x, y, w, h) # 因为这里面包含了，图像本身那个最大的框，所以用了if，来剔除那个图像本身的值。 if x != 0 and y != 0 and w != image.shape[1] and h != image.shape[0]: # 左上角坐标和右下角坐标 # 如果执行里面的这个画框，就是分别来画的， cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 1) x1.append(x) y1.append(y) x2.append(x + w) y2.append(y + h) x11 = min(x1) y11 = min(y1) x22 = max(x2) y22 = max(y2) # 这个是画出所有目标，都可以包含在内的，一个外接矩形框。 #cv2.rectangle(image, (x11, y11), (x22, y22), (0, 0, 255), 1) #cv2.imshow("img", image) cv2.imwrite('G:/110w2/mask_tif4/0_001.p<strong style="color:transparent">来源gao@daima#com搞(%代@#码@网</strong>ng-600', image) cv2.waitKey(0) # 功能：cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。 #参数: # 参数1：寻找轮廓的图像，接收的参数为二值图，即黑白的（不是灰度图），所以读取的图像要先转成灰度的，再转成二值图 # 参数2: 轮廓的检索模式，有四种。 #       cv2.RETR_EXTERNAL 表示只检测外轮廓; #       cv2.RETR_LIST 检测的轮廓不建立等级关系; #       cv2.RETR_CCOMP 建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层。 #       cv2.RETR_TREE 建立一个等级树结构的轮廓。 # # 参数3: 轮廓的近似办法. #       cv2.CHAIN_APPROX_NONE 存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1 #       cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE 压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息 #       cv2.CHAIN_APPROX_TC89_L1，CV_CHAIN_APPROX_TC89_KCOS 使用teh-Chinl chain 近似算法 # 注：opencv2返回两个值：contours：hierarchy。opencv3会返回三个值,分别是img, countours, hierarchy # #返回值 #cv2.findContours()函数返回两个值，一个是轮廓本身，还有一个是每条轮廓对应的属性。