OpenCV：如何为检测到的相邻轮廓矩形添加统一外接大矩形

你可以通过「先合并相邻矩形区域再重新找外接矩形」的思路实现，具体步骤和代码如下：

步骤说明 #

• 第一步：先过滤出所有符合面积要求的轮廓，把它们的外接矩形统一存到列表里
• 第二步：新建一个和原图尺寸一致的单通道空白掩膜，把所有上一步得到的小矩形都用白色填充画在掩膜上，位置相邻的矩形会自动合并成连通的大块区域
• 第三步：对这个掩膜重新做轮廓检测，得到的每一个轮廓对应的外接矩形，就是覆盖相邻小矩形的大外接矩形
• 第四步：把得到的大矩形画到原图上即可

代码示例 #

import cv2
import numpy as np

# 原有逻辑，先拿到所有符合要求的小矩形
img = cv2.imread("你的原始图片路径")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
contours = cv2.findContours(gray.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = contours[0] if len(contours) == 2 else contours[1]

# 存储所有符合要求的小矩形
rect_list = []
for c in contours:
    area = cv2.contourArea(c)
    if area > 500:
        x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
        rect_list.append((x,y,w,h))
        # 原有画小矩形和填充轮廓的逻辑可以保留
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (36,255,12), 2)
        cv2.drawContours(img, [c], 0, (0,255,0), -1)

# 新建空白掩膜，合并相邻矩形
mask = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.uint8)
for (x,y,w,h) in rect_list:
    # 把小矩形填充到掩膜，相邻的会自动连成片
    cv2.rectangle(mask, (x,y), (x+w, y+h), 255, -1)

# 对合并后的掩膜找轮廓，得到大矩形
merged_contours = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
merged_contours = merged_contours[0] if len(merged_contours) == 2 else merged_contours[1]
for mc in merged_contours:
    mx,my,mw,mh = cv2.boundingRect(mc)
    # 画大外接矩形，颜色可自行调整
    cv2.rectangle(img, (mx, my), (mx + mw, my + mh), (0,0,255), 3)

# 展示/保存结果
cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)

可选优化 #

如果需要调整「相邻」的判断阈值，比如允许两个矩形间隔几个像素也算相邻，可以在画完掩膜之后加一步形态学膨胀操作：

# 3x3的卷积核，膨胀2个像素，间隔2像素以内的矩形都会被合并
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
mask = cv2.dilate(mask, kernel, iterations=2)

调整迭代次数或者卷积核大小，就能灵活控制合并的宽松程度。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sissi