rect 是什么函数

面三个绘图函数需要一个指向矩形结构的指针：

FillRect (hdc, &rect, hBrush) ;

FrameRect (hdc, &rect, hBrush) ;

InvertRect (hdc, &rect) ;

用来存储成对出现的参数，比如，一个矩形框的左上角坐标、宽度和高度。RECT结构通常用于Windows编程。

left ： 指定矩形框左上角的x坐标。

top： 指定矩形框左上角的y坐标。

right： 指定矩形框右下角的x坐标。

bottom：指定矩形框右下角的y坐标。

扩展资料：

输入值的集合X被称为f的定义域；可能的输出值的集合Y被称为f的值域。函数的值域是指定义域中全部元素通过映射f得到的实际输出值的集合。注意，把对应域称作值域是不正确的，函数的值域是函数的对应域的子集。

计算机科学中，参数和返回值的数据类型分别确定了子程序的定义域和对应域。因此定义域和对应域是函数一开始就确定的强制进行约束。另一方面，值域是和实际的实现有关。

-函数

-RECT

1图像矩

帮你计算一些属性，比如重心，面积等。

函数cv2moments()会给你一个字典，包含所有矩值

你可以从这个里面得到有用的数据比如面积，重心等。重心可以用下面的式子得到：

2轮廓面积

轮廓面积由函数cv2contourArea()得到或者从矩里得到M['m00']

3轮廓周长

可以用cv2arcLength()函数得到。第二个参数指定形状是否是闭合的轮廓（如果传True）。或者只是一个曲线。

4轮廓近似

这会把轮廓形状近似成别的边数少的形状，边数由我们指定的精确度决定。这是Douglas-Peucker算法的实现。

要理解这个，假设你试图找一个图像里的方块，但是由于图像里的一些问题，你得不到一个完美的方块，只能得到一个“坏方块”。现在你可以使用这个函数来近似，第二个参数叫epsilon，是从轮廓到近似轮廓的最大距离。是一个准确率参数，好的epsilon的选择可以得到正确的输出。

在下面第二个图像里，绿线显示了epsilon = 10% of arc length 的近似曲线。第三个图像显示了epsilon = 1% of the arc length。第三个参数指定曲线是否闭合。

5凸形外壳

凸形外壳和轮廓近似类似，但是还不一样（某些情况下两个甚至提供了同样的结果）。这儿，cv2convexHull()函数检查凸面曲线缺陷并修复它。一般来说，凸面曲线总是外凸的，至少是平的，如果它内凹了，这就叫凸面缺陷。比如下面这张图，红线显示了手的凸形外壳。双向箭头显示了凸面缺陷，是轮廓外壳的最大偏差。

参数详情：

·points 是我们传入的轮廓

·hull 是输出，一般我们不用传

·clockwise： 方向标示，如果是True，输出凸形外壳是顺时针方向的。否则，是逆时针的。

·returnPoints：默认是True。然后会返回外壳的点的坐标。如果为False，它会返回轮廓对应外壳点的索引。

所以要获得凸形外壳，下面

但是如果你想找到凸面缺陷，你需要传入returnPoints = False。我们拿上面的矩形图形来说，首先我找到他的轮廓cnt，现在用returnPoints = True来找他的凸形外壳，我得到下面的值：[[[234 202]], [[51 202]], [51 79]], [[234 79]]]  是四个角的点。如果你用returnPoints = False，我会得到下面的结果：[[129], [67], [0], [142]]  这是轮廓里对应点的索引，比如cnt[129] = [234, 202]]，这和前面结果一样。

6检查凸面

有一个函数用来检查是否曲线是凸面, cv2isContourConvex()它返回True或False。

7边界矩形

有两种边界矩形

7a正边界矩形

这个矩形不考虑对象的旋转，所以边界矩形的面积不是最小的，函数是cv2boundingRect()。

假设矩形左上角的坐标是(x,y)， （w, h）是它的宽和高

7b渲染矩形

这个边界矩形是用最小面积画出来的，所以要考虑旋转。函数是cv2minAreaRect()。它返回一个Box2D结构，包含了(左上角(x,y)，（width, height）,旋转角度）。但是要画这个矩形我们需要4个角。这四个角用函数cv2boxPoints()得到

8最小闭包圆

我们找一个目标的外接圆可以用函数cv2minEnclosingCircle()这个圆用最小面积完全包围目标。

9椭圆

用一个椭圆来匹配目标。它返回一个旋转了的矩形的内接椭圆

10 直线

类似的我们可以匹配一根直线，下面的图像包含一系列的白色点，我们可以给它一条近似的直线。

END