最小外接矩形(
mbr)
可分為:
(1)最小面積外接矩形(
minimum area bounding rectangle,
簡稱 mabr)和
(2)最小周長外接矩形(
minimum perimter bounding rectangle, 簡稱mpbr)。
通常情況下mabr與mpbr差異不大。
影象中物體的外接矩形計算方法通常有兩種:
(1)直接計算方法和等間隔旋轉搜尋方法。直接計算方法通過計算影象中物體分布座標的最大、最小值所得, 顯然該矩形通常不能準確描述區域的分布。
(2)等間隔旋轉搜尋方法將影象物體在90°範圍內等間隔地旋轉,每次記錄其輪廊在座標系方向上的外接矩形引數,通過計算外接矩形面積求取最小外接矩形。
一般的最小面積矩形方法都是先使用格雷厄姆法求解目標影象的凸殼，再使用旋轉或投影的方式求取最小面積矩形，這些演算法都有其缺點，一般情況下旋轉法不能得到精確的最小面積外接矩形，因為它的結果精度取決於每次所選取的旋轉角度的大小，為了得到較精確的最小外接矩形，該方法需要將間隔盡可能地減小，但是其旋轉次數將隨間隔反比例增加，從而必然占用更多的系統時間。基於遺傳模擬退火混合演算法的矩形包絡求解解決了普通旋轉法每次旋轉角度大小選取的問題，但時間代價仍然很高，很難滿足實時性需求。
改進方法：
(1)先求區域的凸殼，再求凸殼的最小外接矩形-「基於視覺資訊的手勢識別演算法與模型研究」。
(2)基於頂點鏈碼和離散格林的主軸法和旋轉法-「一種提取目標影象最小外接矩形的快速演算法」
opencv python 最小外接矩形
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最小外接矩形思路以及實現
對乙個凸多邊形進行外接矩形計算，需要知道當前面的最大xy 和最小xy值，即可獲得外接矩形 對凸多邊形的每一條邊都繪製乙個外接矩形求最小面積。下圖展示了計算流程 旋轉基礎演算法實現 旋轉點 param point 被旋轉的點 param center 旋轉中心 param angle 角度 retur...
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