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1.轮廓外接最大矩形boundingRect()

2.轮廓外接最小矩形minAreaRect()

3.轮廓外接多边形approxPolyDP()

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1.轮廓外接最大矩形boundingRect()

Rect cv::boundingRect ( InputArray array )

• array:输入的灰度图像或者2D点集，数据类型为vector<Point>或者Mat。

示例代码：

//轮廓最大外接矩阵
void Contour_external_maxmatrix(Mat image) {Mat gray,binary;cvtColor(image,gray,COLOR_BGR2GRAY);//灰度化GaussianBlur(gray,gray,Size(9,9),2,2);//滤波threshold(gray,binary,170,255,THRESH_BINARY|THRESH_OTSU);//自适应二值化//轮廓检测vector<vector<Point>> contours;//轮廓vector<Vec4i> hierarchy;//存放轮廓结构变量findContours(binary,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());//寻找轮廓的外接矩阵for(int n=0;n<contours.size();n++) {//最大外接矩阵Rect rect = boundingRect(contours[n]);rectangle(image, rect, Scalar(7, 67, 255), 2, 8, 0);}imwrite("/sdcard/DCIM/max.png",image);
}

 轮廓外接最大矩形的结果：

2.轮廓外接最小矩形minAreaRect()

RotatedRect cv::minAreaRect ( InputArray points )

• array:输入的灰度图像或者2D点集，数据类型为vector<Point>或者Mat。

示例代码：

//轮廓最小外接矩阵
void Contour_external_minmatrix(Mat image){Mat gray,binary;cvtColor(image,gray,COLOR_BGR2GRAY);//灰度化GaussianBlur(gray,gray,Size(9,9),2,2);//滤波threshold(gray,binary,170,255,THRESH_BINARY|THRESH_OTSU);//自适应二值化//轮廓检测vector<vector<Point>> contours;//轮廓vector<Vec4i> hierarchy;//存放轮廓结构变量findContours(binary,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());//寻找轮廓的外接矩阵for(int n=0;n<contours.size();n++) {//最小外接矩阵RotatedRect rrect= minAreaRect(contours[n]);Point2f points[4];rrect.points(points);//读取最小外接矩阵的四个顶点Point2f cpt=rrect.center;//最小外接矩阵的中心//绘制旋转矩阵与中心位置for(int i=0;i<4;i++){if(i==3){line(image,points[i],points[0],Scalar(0,0,255,255),2,8,0);break;}line(image,points[i],points[i+1],Scalar(0,0,255,255),2,8,0);}//绘制矩阵中心circle(image,cpt,4,Scalar(0,0,255,255),-1,8,0);}imwrite("/sdcard/DCIM/min.png",image);}

 轮廓外接最小矩形的结果：

 

3.轮廓外接多边形approxPolyDP()

void cv::approxPolyDP (InputArray curve,

OutputArray approxCurve,

double    epsilon,

bool      closed

）

• curve:输入轮廓像素点。
• approxCurve:多边形逼近结果，以多边形顶点坐标的形式给出
• epsilon:逼近的精度，即原始曲线和逼近曲线之间的最大距离。
• closed:逼近曲线是否为封闭曲线的标志， true表示曲线封闭，即最后一个顶点与第一个顶点相连

示例代码：

void drawapp(Mat result,Mat img2){for(int i=0;i<result.rows;i++){//最后一个坐标点与第一个坐标点连接if(i==result.rows-1){Vec2i point1=result.at<Vec2i>(i);Vec2i point2=result.at<Vec2i>(0);line(img2,point1,point2,Scalar(0,0,255,255),4,8,0);break;}Vec2i point1=result.at<Vec2i>(i);Vec2i point2=result.at<Vec2i>(i+1);line(img2,point1,point2,Scalar(0,0,255,255),4,8,0);}}//轮廓多边形拟合
void Contour_external_matrix(Mat image){Mat gray,binary;cvtColor(image,gray,COLOR_BGR2GRAY);//灰度化// GaussianBlur(gray,gray,Size(9,9),2,2);//滤波// threshold(gray,binary,170,255,THRESH_BINARY|THRESH_OTSU);//自适应二值化//轮廓的发现与绘制vector<vector<Point>> contours;//轮廓vector<Vec4i> hierarchy;//存放轮廓结构变量findContours(gray,contours,hierarchy,RETR_TREE,CHAIN_APPROX_SIMPLE,Point());//绘制多边形for(int n=0;n<contours.size();n++) {//用最小外接矩阵求取轮廓中心RotatedRect rrect= minAreaRect(contours[n]);Point2f center=rrect.center;//最小外接矩阵的中心circle(image,center,2,Scalar(0,0,255,255),2,8,0);Mat result;approxPolyDP(contours[n],result,4,true);//多边形拟合drawapp(result,image);}imwrite("/sdcard/DCIM/matrix.png",image);}

多边形拟合的结果：