使用pythonopencv返回点集cnt的最小外接矩形，所用函数为cv2.minAreaRect(cnt)，cnt是点集数组或向
使用python opencv返回点集cnt的最小外接矩形，所用函数为 cv2.minAreaRect(cnt) ，cnt是点集数组或向量（里面存放的是点的坐标），并且这个点集不定个数。
举例说明：画一个任意四边形（任意多边形都可以）的最小外接矩形，那么点集 cnt 存放的就是该四边形的4个顶点坐标（点集里面有4个点）
cnt = np.array([[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3],[x4,y4]]) # 必须是array数组的形式
rect = cv2.minAreaRect(cnt) # 得到最小外接矩形的（中心(x,y), (宽,高), 旋转角度）
box = cv2.cv.BoxPoints(rect) # cv2.boxPoints(rect) for OpenCV 3.x 获取最小外接矩形的4个顶点坐标
box = np.int0(box)
函数 cv2.minAreaRect() 返回一个Box2D结构rect：（最小外接矩形的中心（x，y），（宽度，高度），旋转角度），但是要绘制这个矩形，我们需要矩形的4个顶点坐标box, 通过函数 cv2.cv.BoxPoints() 获得，返回形式[ [x0,y0], [x1,y1], [x2,y2], [x3,y3] ]。得到的最小外接矩形的4个顶点顺序、中心坐标、宽度、高度、旋转角度（是度数形式，不是弧度数）的对应关系如下：
注意：
- 旋转角度θ是水平轴（x轴）逆时针旋转，与碰到的矩形的第一条边的夹角。并且这个边的边长是width，另一条边边长是height。也就是说，在这里，width与height不是按照长短来定义的。
- 在opencv中，坐标系原点在左上角，相对于x轴，逆时针旋转角度为负，顺时针旋转角度为正。所以，θ∈（-90度，0]。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
opencv minAreaRect 最小外接矩形