python-opencv boundingRect使用注意

矩形邊框（Bounding Rectangle）是說，用一個最小的矩形，把找到的形狀包起來。還有一個帶旋轉的矩形，面積會更小，效果見下圖

上代碼

首先介紹下cv2.boundingRect(img)這個函數

這個函數很簡單，img是一個二值圖，也就是它的參數；

返回四個值，分別是x，y，w，h；

x，y是矩陣左上點的坐標，w，h是矩陣的寬和高

然后利用cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)畫出矩行

參數解釋

第一個參數：img是原圖

第二個參數：（x，y）是矩陣的左上點坐標

第三個參數：（x+w，y+h）是矩陣的右下點坐標

第四個參數：（0,255,0）是畫線對應的rgb顏色

第五個參數：2是所畫的線的寬度


# 用綠色(0, 255, 0)來畫出最小的矩形框架
x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 用紅色表示有旋轉角度的矩形框架
rect = cv2.minAreaRect(cnt)
box = cv2.cv.BoxPoints(rect)
box = np.int0(box)
cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
cv2.imwrite('contours.png', img)

但是要是在Python中使用，沒有vector或者mat作為boundingRect的輸入，會出現以下報錯：

    x, y, w, h = cv2.boundingRect(landmarks)
TypeError: points is not a numpy array, neither a scalar

 

上面的landmark作為輸入是一個list，
解決方案：
因此需要引入numpy對他進行強轉，具體操作如下：

import  numpy as np

 x, y, w, h = cv2.boundingRect(np.array(landmarks))
  cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

 

這樣就可以把list轉成array。