最近處理影象，以前用的都是matlab，現在入手python比較慢，這幾天看到了很多命名和功能相似的函式，作個記錄總結一下~只是為了能夠看下函式知道它是做什麼的，因此不會對其用法說得面面俱到。看到乙個文章講得清晰詳實，分享一下：
功能：計算輪廓內的面積
示例：輸入為乙個點集
# contours[0]為前面用cv2.findcontours函式得到的輪廓點集
num_area=cv2.contourarea(contours[0]
)print
'面積：'
+str
(num_area)
# 計算輪廓的周長
num_perimeter=cv2.arclength(contours[0]
,true
)print
'周長：'
+str
(num_perimeter)
示例：輸入為乙個輪廓點集，但輸出的結果不是乙個直接的矩形，需要用cv2.boxpoints返回最小外接矩形的四個座標，再傳入cv2.rectangle函式畫出來
img_minrect=cv2.minarearect(contours[0]
)# 為矩形的中心點座標
print img_minrect[0]
# 為矩形的長和寬
print img_minrect[1]
# 為矩形的旋轉角度，角度範圍是[-90,0)
print img_minrect[
2]
示例：輸入為乙個點集，直接輸出外接矩形的左上角頂點座標x、y、長和寬，因此若要顯示的話，直接傳入cv2.rectangle函式畫出來
功能：返回矩形四個頂點的座標
示例：緊接著cv2.minarearect函式的輸出結果
img_minrect=cv2.minarearect(contours[0]
)box = cv2.boxpoints(img_minrect)
box = np.int0(box)
示例：輸入為一張影象，要框的矩形範圍的左上角和右下角的頂點座標，邊框顏色，邊框粗細（若為負值，則矩形會填充滿顏色），邊框線的種類，邊框平移量。一般後面兩個引數不用寫
img_rect=cv2.rectangle(img,
(100
,100),
(300
,300),
(0,0
,255),
2)
示例：輸入為乙個點集、指定精度（值越小，外接多邊形的輪廓越接近曲線，因此需靠近要擬合的點集，即接近圓，值越大，則接近直線）、true（擬合曲線需閉合）
true
)
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