C++ 从实体提取遮罩计算边界框

我有一个二进制mat文件，它只包含黑白像素。基本上是一个身体提取遮罩，我想计算边界框。如何从该二值图像中计算最小和最大白度值，以便计算已计算形状的束盒？我的代码：

Mat bodyEx(string filename){

cv::Mat matInput=cv::imread(filename);

//Set mask
cv::Mat matMask = cv::Mat::ones(matInput.size(), CV_8U) * cv::GC_BGD;
cv::Rect area;
area.x=int(matInput.cols*0.1);  area.y=int(matInput.rows*0.05);
area.width=int(matInput.cols-2*area.x);
area.height=int(matInput.rows-2*area.y);
rectangle(matMask, area , cv::Scalar(cv::GC_PR_FGD),-1,8,0);
area.x=int(matInput.cols*0.35); area.y=int(matInput.rows*0.25);
area.width=matInput.cols-2*area.x;
area.height=matInput.rows-2*area.y;
rectangle(matMask, area , cv::Scalar(cv::GC_FGD),-1,8,0);

//Segmentation
cv::Mat bgd,fgd;
cv::grabCut(matInput, matMask, area, bgd, fgd, 1, cv::GC_INIT_WITH_MASK);
matMask= matMask&1;
cv::compare(matMask,cv::GC_FGD,matMask,cv::CMP_EQ);
cv::Mat matSegmented=cv::Mat::zeros(matInput.size(),CV_8UC3);
matInput.copyTo(matSegmented,matMask);


int lowestWhite_x;  int lowestWhite_y;
cout << "Rows " << matMask.rows << " and cols: "<< matMask.cols << endl;
for (int row=0;row<matMask.rows;row++) 
    { 
       for (int col=0;col<matMask.cols;col++) 
        {
            if(matMask.at<uchar>(row,col) != 0){lowestWhite_x = row; lowestWhite_y = col;}
        } 
    }

cout << "Rows " << lowestWhite_x << " and cols: "<< lowestWhite_y << endl;
//Display
/*cv::imshow("InputImage",matInput);
cv::imshow("mask",matMask);
cv::imshow("Segmented",matSegmented);
cvWaitKey();*/

return matSegmented;

Mat bodyEx（字符串文件名）{
cv:：Mat matInput=cv:：imread（文件名）；
//设置掩码
cv:：Mat matMask=cv:：Mat:：ones（matInput.size（），cv_8U）*cv:：GC_BGD；
cv：：直肠区；
area.x=int（matInput.cols*0.1）；area.y=int（matInput.rows*0.05）；
面积宽度=int（matInput.cols-2*area.x）；
面积高度=int（matInput.rows-2*area.y）；
矩形（matMask，area，cv:：Scalar（cv:：GC_PR_FGD），-1,8,0）；
area.x=int（matInput.cols*0.35）；area.y=int（matInput.rows*0.25）；
面积.width=matInput.cols-2*面积.x；
面积高度=matInput.rows-2*area.y；
矩形（matMask，面积，cv:：标量（cv:：GC_FGD），-1,8,0）；
//分段
cv：：Mat bgd，fgd；
cv:：grabCut（matInput、matMask、area、bgd、fgd、1，cv:：GC_INIT_和_MASK）；
matMask=matMask&1；
cv:：compare（matMask，cv:：GC_FGD，matMask，cv:：CMP_EQ）；
cv:：Mat matSegmented=cv:：Mat:：zeros（matInput.size（），cv_8UC3）；
matInput.copyTo（matSegmented，matMask）；
int lowestWhite_x；int lowestWhite_y；
cout使用函数查找二值图像上的轮廓，并使用函数查找边界矩形

可在此处找到该用法的示例：

对您的编辑的响应：
尝试
Rect-myRect=boundingRect（等高线[i]）；
而不是
Rect-myRect=boundingRect（等高线）
是错误的。< /p>我用FixTrimes计算的是什么？在你的掩蔽图像中，这个人是白色和背景黑色的。考虑有两个白色的物体，都是分开的。使用这个函数，它区分了不同的非连接物体并输出所有物体的边界点。图像中的人物。boundingRect绘制一个连接这些边界点的矩形。矢量轮廓；矢量层次；findContours（matMask，轮廓，层次，CV_RETR_树，CV_CHAIN_近似，点（0，0））；Rect myRect=boundingRect（轮廓）；Rect myRect=boundingRect（轮廓[i]）；好的，我知道了，最后我要找到具有最高宽度和高度的轮廓。
Rect faceRect, brect;
std::vector<std::vector<cv::Point> > contours;
std::vector<cv::Vec4i> hierarchy;
cv::findContours( matMask, contours, hierarchy, cv::RETR_CCOMP, cv::CHAIN_APPROX_TC89_KCOS);
for ( size_t i=0; i<contours.size(); ++i )
{
    cv::drawContours( matInput, contours, i, Scalar(0,255,0), 1, 8, hierarchy, 0, Point() ); 
    cv::Rect brect = cv::boundingRect(contours[i]);
    cv::rectangle(matInput, brect, Scalar(0,255,0));
    cout << brect.size() << endl;
}