有没有办法在opencv python中获得两个独立轮廓的边界矩形的4个坐标点？

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：

导入必要的库和模块：

import cv2
import numpy as np

读取图像并进行预处理：

image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

进行边缘检测：

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

查找轮廓：

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

筛选出两个独立的轮廓：

contour1 = max(contours, key=cv2.contourArea)
contours.remove(contour1)
contour2 = max(contours, key=cv2.contourArea)

计算边界矩形的坐标点：

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。