一、主要函数
cv::RotatedRect cv::minAreaRect(
const cv::Mat& points
);
emspminAreaRect
函数用于计算给定点集的最小外接矩形。该矩形的长和宽是可以任意旋转的,因此被称为旋转矩形。
-
points
:是一个包含点集的 Mat 对象。点集可以是二维点集或三维点集,但是只有前两个坐标被使用。返回值是一个 RotatedRect 对象,表示最小外接矩形。
该函数的实现基于最小面积矩形算法,该算法的基本思路如下:
- 找到包含点集的最小矩形,其边与 X 轴和 Y 轴平行;
- 对于每个矩形,计算它的面积;
- 对于所有矩形中面积最小的矩形,旋转它使得其边可以任意旋转。
在计算最小矩形时,可以使用不同的算法。OpenCV 中提供了两种算法:旋转卡壳算法和基于凸包的算法。旋转卡壳算法的时间复杂度为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2),而基于凸包的算法复杂度为 O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn)。因此,当点集较大时,建议使用基于凸包的算法。
最后需要注意的是,当点集中只有两个点时,minAreaRect 函数会返回一个包含这两个点的最小外接矩形。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-454180.html
二、代码实现
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
// 生成一些带有噪声的数据,用于拟合矩形
vector<Point2f> points;
for (int i = 0; i < 100; i++)
{
float x = rand() % 200 + 50;
float y = rand() % 200 + 50;
points.push_back(Point2f(x, y));
}
// 最小外接矩形
RotatedRect rect = minAreaRect(points);
// 在图像中绘制矩形
Mat image = Mat::zeros(300, 300, CV_8UC3);
Point2f vertices[4];
rect.points(vertices);
for (int i = 0; i < 4; i++)
{
line(image, vertices[i], vertices[(i + 1) % 4], Scalar(0, 255, 0), 2);
}
// 绘制结果
for (int i = 0; i < points.size(); i++)
{
circle(image, points[i], 5, cv::Scalar(255, 255, 0), -1);
}
// 显示图像
imshow("Rect", image);
waitKey(0);
return 0;
}
三、结果展示
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-454180.html
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