本文介绍了如何利用OpenCV库在计算机视觉中计算点云的最小外接矩形。通过示例代码展示了如何使用特定函数处理二维和三维点云，为目标检测和姿态估计等任务提供便利。
最小外接矩形是计算机视觉中常用的概念，用于描述点云或轮廓的最小边界框。在 OpenCV 中，我们可以使用一些函数来计算给定点云的最小外接矩形。本文将介绍如何使用 OpenCV 在点云上计算最小外接矩形，并提供相应的源代码。
首先，我们需要导入 OpenCV 库，并准备一个点云数据集。点云可以表示为一个二维或三维的点集，每个点由其坐标表示。以下是一个简单的点云示例：
import cv2 as cv
import numpy as np
# 准备点云数据
points = np.array([[1, 1
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