矩形边框（Bounding Rectangle）是说，用一个最小的矩形，把找到的形状包起来。还有一个带旋转的矩形，面积会更小，效果见下图
上代码
首先介绍下cv2.boundingRect(img)这个函数
这个函数很简单，img是一个二值图，也就是它的参数；
返回四个值，分别是x，y，w，h；
x，y是矩阵左上点的坐标，w，h是矩阵的宽和高
然后利用cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2)画出矩行
参数解释
第一个参数：img是原图
第二个参数：（x，y）是矩阵的左上点坐标
第三个参数：（x+w，y+h）是矩阵的右下点坐标
第四个参数：（0,255,0）是画线对应的rgb颜色
第五个参数：2是所画的线的宽度
# 用绿色(0, 255, 0)来画出最小的矩形框架 x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt) cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 用红色表示有旋转角度的矩形框架 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，没有vector或者mat作为boundingRect的输入，会出现以下报错：
x, y, w, h = cv2.boundingRect(landmarks)
TypeError: points is not a numpy array, neither a scalar
上面的landmark作为输入是一个list，
解决方案：
因此需要引入numpy对他进行强转，具体操作如下：
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)
这样就可以把list转成array。