如何基于RotatedRect在OpenCV中对字母进行分组？

先给你明确下我当前的场景情况：
我手头有一张经过前期图像处理得到的二值化字母图像，已经能识别出每个字母的boundingRect和RotatedRect，但目前这些字母还没按单词完成分组。

RotatedRect的两种获取方式 #

RotatedRect主要可以通过两种常用的图像处理函数获取：

• minAreaRect()：计算并返回刚好包裹目标字母区域的最小旋转矩形，能精准贴合字母的外轮廓边界，是获取最小外接旋转矩形的经典方法。
• fitEllipse()：先基于字母区域的点集拟合出一个椭圆，再由椭圆的参数推导对应的旋转矩形，这个方法更侧重捕捉区域的整体分布趋势。

两种矩形的实际差异 #

在我的场景测试中，这两种方式得到的RotatedRect存在细微差异：

蓝色矩形是通过minAreaRect()得到的结果，红色矩形是fitEllipse()的输出

具体差异体现在：

• 贴合度：minAreaRect()的结果更紧凑，完全贴合字母的最小外接范围；fitEllipse()因为基于椭圆拟合逻辑，边角处会相对宽松一些。
• 角度：两者的旋转角度可能略有不同，fitEllipse()的角度由椭圆的长轴方向决定，而minAreaRect()的角度则由最小外接矩形的边来确定。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者zacniewski