需求描述 最近遇到一个需求，通过minAreaRect得到最小外接矩阵后，还需要判断该矩形中的文字是横向排列还是纵向排列。网上查找很多教程，他们对minAreaRect函数以及其返回值的解释与我在实际操作时的结果都不一样，不知道是由于版本差异还是我操作的问题。我使用的版本是opencv-pyth
引言：当小琼第一次接触此函数时，以为时计算矩形的面积函数，（天真了，草率了），后来才发现搞错了，是标准化一个矩形的表达方式，类似于标准化转化（小琼这样理解的），为什么小琼会这样说呢？因为。。。还是一起和小可爱没一起来看看吧！！！ 1.函数解读。 此函数作用是标准化一个矩形表达，举
函数 cv2.minAreaRect() 返回一个Box2D结构 rect：（最小外接矩形的中心（x，y），（宽度，高度），旋转角度）。 分别对应于返回值：(rect[0][0], rect[0][1]), (rect[1][0], rect[1][1]), rect[2] 借用原博主的图片（侵即删）： 注意 ： 1. 旋转角度θ是水平轴（x轴）逆时针旋转，与碰到的矩形的第一条
OpenCV中的最小面积矩形拟合 原创 gloomyfish OpenCV学堂 4月23日 收录于话题 #深度OpenCV开发技术 2个 图片 点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 函数说明 OpenCV在轮廓拟合中支持两个轮廓外接矩形求取函数，它们分别是：bou
OpenCV在轮廓拟合中支持两个轮廓外接矩形求取函数，它们分别是：boundingRect与minAreaRect，对同一个轮廓，它们运行结果显示如下： 图-1 其中绿色是运行boundingRect函数返回得到矩形框，红色是运行minAreaRect返回得到矩形框。白色区域是二值图像的轮廓。这两个函数的详细解释如下： Rect cv
