cv2.cv.BoxPoints(rect)返回什么？

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

“box”值的常见误解是“box”ndarray 的第一个子列表始终是矩形的左下角点。例如，在下面显示的矩形中，“box”ndarray 的第一个子列表不需要总是代表点 A。

所以这里是“box”值代表的内容：

正如问题正确指出的那样，当您打印 box 时，您将得到一个如下所示的 ndarray：

然后我加倍努力进行描述并编写了这个简单的 for 循环来真正理解“框”值实际代表什么：

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）

我认为这些图像应该消除了任何人对“框”值的怀疑，但无论如何这里是一个摘要：

矩形的最低点（左右无关）将始终是“box”ndarray 的第一个子列表。所以在我给出的例子中，第一个子列表 [169 144] 代表“这个矩形的右下角”。现在这个点将成为决定下一个子列表代表什么的参考点。意思是，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代表什么。

PS：有时很难阅读 OpenCV 文档（顺便说一句，这不是世界上最好的文档）并正确理解函数及其返回值。所以我建议搅动一小段代码，比如上面的 for 循环和 cv2.circle，来真正可视化函数的返回值。这应该真正消除您对 OpenCV 中遇到的任何函数的所有疑虑。毕竟，OpenCV 是关于“可视化”的！

Answer 2

这些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.