cv2.boxPoints()怎么使用

本篇內容主要講解“cv2.boxPoints()怎么使用”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“cv2.boxPoints()怎么使用”吧!

獲取車牌輪廓上的點集后，可用cv2.minAreaRect()獲取點集的最小外接矩形。返回值rect內包含該矩形的中心點坐標、高度寬度及傾斜角度等信息，使用cv2.boxPoints()可獲取該矩形的四個頂點坐標。

# 獲取最小外接矩陣，中心點坐標，寬高，旋轉角度
rect = cv2.minAreaRect(points)
# 獲取矩形四個頂點，浮點型
box = cv2.boxPoints(rect)
# 取整
box = np.int0(box)

       但我們并不清楚這四個坐標點各對應著矩形的哪一個頂點，因此無法充分地利用這些坐標信息。

可以從坐標值的大小特征入手，將四個坐標與矩形的四個頂點匹配起來：在opencv的坐標體系下，縱坐標最小的是top_point，縱坐標最大的是bottom_point， 橫坐標最小的是left_point，橫坐標最大的是right_point。

# 獲取四個頂點坐標
left_point_x = np.min(box[:, 0])
right_point_x = np.max(box[:, 0])
top_point_y = np.min(box[:, 1])
bottom_point_y = np.max(box[:, 1])
     
left_point_y = box[:, 1][np.where(box[:, 0] == left_point_x)][0]
right_point_y = box[:, 1][np.where(box[:, 0] == right_point_x)][0]
top_point_x = box[:, 0][np.where(box[:, 1] == top_point_y)][0]
bottom_point_x = box[:, 0][np.where(box[:, 1] == bottom_point_y)][0]
# 上下左右四個點坐標
vertices = np.array([[top_point_x, top_point_y], [bottom_point_x, bottom_point_y], [left_point_x, left_point_y], [right_point_x, right_point_y]])

到此，相信大家對“cv2.boxPoints()怎么使用”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！