OpenCV轮廓内接矩形计算与绘制

OpenCV轮廓内接矩形计算与绘制

OpenCV是一款常用于计算机视觉和机器学习的开源库，它提供了丰富的图像处理函数和工具。其中一个常用的功能是轮廓识别（Contour Detection），通过对图像进行边缘检测和二值化处理，可以获得物体的轮廓信息。在很多实际应用中，需要求取物体轮廓的最大内接矩形（Minimum Enclosing Rectangle），该技术在目标跟踪、物体检测等领域有广泛应用。本文将介绍如何使用OpenCV实现轮廓最大内接矩形的计算与绘制。

1. 图像预处理

在处理之前，需要读入一张待处理的图像，其路径为path。我们首先对图像进行预处理，包括灰度化、二值化和边缘检测。这一步可以使用OpenCV提供的函数实现：

import cv2
import numpy as np

# 读入图片并灰度化
img = cv2.imread(path)
gray =<