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import cv2
import numpy as np
o=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/coins.png')#原始图像
gray=cv2.cvtColor(o,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将彩色图片转换为灰度图片
ret,binary=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#将灰度图片转换为二值图片
contours,hierarchy=cv2.findContours(binary,cv2.RETR_LIST,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)#计算图像轮廓
n=len(contours)
contoursImg=[]
for i in range(n):
temp=np.zeros(o.shape,np.uint8)
contoursImg.append(temp)
x,y,w,h=cv2.boundingRect(contours[i])#计算矩形包围框
brcnt=np.array([[[x,y]],[[x w,y]],[[x w,y h]],[[x,y h]]])
o=cv2.drawContours(o,[brcnt],-1,(255,255,255),2)#绘制矩形包围框
print("顶点及长宽的点形式：")
print("x=",x)
print("y=",y)
print("w=",w)
print("h=",h)
rect=cv2.boundingRect(contours[i])
print("n顶点及长宽的元组（tuple）形式：")
print("rect=",rect)
cv2.imshow("original",o)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()顶点及长宽的点形式： x= 173 y= 10 w= 110 h= 105 顶点及长宽的元组（tuple）形式： rect= (173, 10, 110, 105)
算法：矩形包围框是计算包围指定轮廓点集的左上角顶点的坐标以及矩形长和宽。
x, y, w, h=cv2.boundingRect(array)
- x表示矩形边界左上角顶点的x坐标
- y表示矩形边界左上角顶点的y坐标
- w表示矩形边界的x方向的长度
- h表示矩形边界的y方向的长度
- array表示轮廓或灰度图像
注意：矩形包围框是外部矩形而不是内部矩形。
