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cv2.boudingRectcv2.minAreaRect示意图
cv2.boudingRect
x，y，w，h = cv2.boundingRect(array)
输入：img/点集
array Input gray-scale image or 2D point set, stored in std::vector or Mat.
输出：x，y 是矩阵的左上点坐标 w, h是宽度和高度
是一个未旋转的矩形
cv2.minAreaRect
将2D点集作为输入，并返回一个Box2D结构，其中包括以下详细信息–（中心(x,y)，（宽度、高度）、旋转角度）
(center(x,y), (width, height), angle of rotation) = cv2.minAreaRect(points)
输入：点集输出：（中心(x,y)，（宽度、高度）、旋转角度）
但是要绘制一个矩形，我们需要矩形的四个角，因此为了将Box2D结构转换为4个角点，OpenCV提供了另一个函数cv2.boxPoints()，这将Box2D结构作为输入并返回4个角点。4个角点从y最高的点开始按顺时针顺序排列。语法如下：
points = cv2.boxPoints(box)
在绘制矩形之前，需要将4个角点转换为整数类型。可以使用np.int32或者np.int64（不要使用np.int8，因为它允许最大值127并截断）。有时，你可能会看到使用了np.int0，不要混淆，这相当于np.int32或者np.int64，具体取决于你的系统结构。完整的代码如下：
rect = CV2.minAreaRect(cnt)box = cv2.boxPoints(rect)box = np.int0(box)
获得四个角点以后，这四个角点从具有最高y的点开始按顺时针顺序排列，如下所示。如果2个点具有相同的最高y，则最右的点是起点。这些点被编号为0，1，2，3（0开始，3结束）。
因此，OpenCV的cv2.minAreaRect()给出的旋转角度实际上是直线（连接起点和终点）与水平线之间的角度，如下所示。
因此角度值始终位于[-90, 0)之间。为什么？因为如果对象旋转超过90°，则使用下一条边来计算与水平面的角度。因此计算出的角度始终位于[-90,0)之间。
实际角度是对象旋转的角度，计算出的角度是cv.minAreaRect()返回的角度。
参考：
/tag/cv2-minarearect/
