Question

rect = cv2.minAreaRect(largest_contour)
rect = ((rect[0][0] * self.scale_down, rect[0][1] * self.scale_down), (rect[1][0] * self.scale_down, rect[1][1] * self.scale_down), rect[2])
box = cv2.cv.BoxPoints(rect)
print box 
box = np.int0(box)
cv2.drawContours(frame,[box], 0, (0, 0, 255), 2)

这就是我的代码的样子。我试着打印盒子看看是什么，我得到了一些打印结果，如((200.0, 472.0), (200.0, 228.0), (420.0, 228.0), (420.0, 472.0))。它应该有x和y坐标做对吗？我猜那是矩形的四个角落？那他们到底是什么？谢谢！

Answer 1

这是定义提供给它的旋转矩形的4个点。请记住，在opencv点中绘制为（x，y）而不是（行，列），y轴向下为正。因此，第一个点将被绘制在图像左侧的200个像素和从图像顶部向下的472个像素。换句话说，第一个点是图像的左下角。

Answer 2

“框”值的常见误解是“框” ndarray的第一个子列表始终是矩形的左下角。例如，在下面显示的矩形中，“框” ndarray的第一个子列表不必始终表示点A。

这是“框”值代表的含义：

正如问题所正确指出的那样，当您打印框时，将得到一个看起来像这样的ndarray：

然后，我花了更多的精力进行描述，并编写了这个简单的for循环，以真正了解“ box”值实际上代表什么：

for i in box:
    cv2.circle(image,(i[0],i[1]), 3, (0,255,0), -1)
    imgplot = plt.imshow(image)
    plt.show()

结果是：（图像按顺序排列）

我认为这些图像应该已经消除了任何人对“盒子”值的怀疑，但是无论如何这是一个摘要：

矩形的最低点（与左边或右边无关）将始终是“框” ndarray的第一个子列表。因此，在我给出的示例中，第一个子列表[169 144]表示“ 此矩形的右下角”。现在，此点将成为决定下一个子列表表示的参考点。也就是说，下一个子列表将始终代表您沿顺时针方向移动时首先获得的点。（如for循环的第二张图片所示）

并继续沿顺时针方向移动，以查看下一个子列表所代表的内容。

PS：有时很难阅读OpenCV文档（虽然这并不是世界上最好的），并且正确理解函数及其返回值。因此，我建议增加一些代码块，例如上面的for循环和cv2.circle，以真正可视化函数的返回值。这确实应该消除您对OpenCV中遇到的任何功能的所有疑问。毕竟，OpenCV的全部目的在于“可视化”！

Answer 3

我认为第一个点将始终是最底端的点，实际上它将位于右下角（如果有多个点可能是最底端的点）。

Answer 4

我遇到了同样的问题..

首先，语法应该是boxPoints而不是BoxPoints

然后，用python3运行程序..它解决了我的问题

示例，python3 test.py

Answer 5

<class 'numpy.ndarray'>

您可以通过type(elemnt you want to know)

查找

很奇怪，方法返回的内容不在opencv python的文档中

cv2.cv.BoxPoints（rect）返回什么？

5 个答案: