如何在Python中找到旋转边界框的坐标？

在Python中找到旋转边界框的坐标可以通过以下步骤实现：

导入必要的库：首先，需要导入NumPy库用于数值计算和矩阵操作，以及OpenCV库用于图像处理和计算机视觉任务。

import numpy as np
import cv2

读取图像：使用OpenCV的imread()函数读取图像文件。

image = cv2.imread('image.jpg')

转换为灰度图像：将彩色图像转换为灰度图像，以便进行边缘检测。

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

边缘检测：使用Canny边缘检测算法检测图像中的边缘。

edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

轮廓检测：使用OpenCV的findContours()函数检测图像中的轮廓。

contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

过滤轮廓：根据轮廓的面积进行过滤，只保留面积较大的轮廓。

filtered_contours = [cnt for cnt in contours if cv2.contourArea(cnt) > 100]

拟合旋转边界框：使用OpenCV的minAreaRect()函数拟合每个轮廓的旋转边界框。

rotated_rects = [cv2.minAreaRect(cnt) for cnt in filtered_contours]

提取旋转边界框的坐标：从旋转边界框中提取中心点坐标、宽度、高度和旋转角度。

for rect in rotated_rects:
    center, size, angle = rect
    width, height = size
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    # 在图像上绘制旋转边界框
    cv2.drawContours(image, [box], 0, (0, 255, 0), 2)
    # 打印旋转边界框的坐标信息
    print("Center:", center)
    print("Width:", width)
    print("Height:", height)
    print("Angle:", angle)

以上代码将在图像上绘制旋转边界框，并打印出每个旋转边界框的中心点坐标、宽度、高度和旋转角度。

请注意，以上代码仅提供了实现的基本思路，具体的实现方式可能因应用场景和需求而有所不同。在实际应用中，可能需要根据具体情况进行参数调整和算法优化。

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