在OpenCV Python中,可以通过以下步骤获得两个独立轮廓的边界矩形的4个坐标点:
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contour1 = max(contours, key=cv2.contourArea)
contours.remove(contour1)
contour2 = max(contours, key=cv2.contourArea)
x1, y1, w1, h1 = cv2.boundingRect(contour1)
x2, y2, w2, h2 = cv2.boundingRect(contour2)
# 计算四个坐标点
point1 = (x1, y1)
point2 = (x1 + w1, y1)
point3 = (x1 + w1, y1 + h1)
point4 = (x1, y1 + h1)
point5 = (x2, y2)
point6 = (x2 + w2, y2)
point7 = (x2 + w2, y2 + h2)
point8 = (x2, y2 + h2)
最终,point1、point2、point3、point4表示第一个轮廓的边界矩形的四个坐标点,point5、point6、point7、point8表示第二个轮廓的边界矩形的四个坐标点。
这种方法可以用于在OpenCV Python中获取两个独立轮廓的边界矩形的4个坐标点。对于更多关于OpenCV的信息和使用方法,您可以参考腾讯云的OpenCV产品文档:OpenCV产品介绍。
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