Python 3.x 使用Python（3.7）检测OpenCV（4.2.0）中的矩形，

我正在做一个个人项目，在这个项目中，我检测矩形（所有尺寸都相同），然后将这些矩形按相同的顺序（上下）放在列表中，然后使用一些函数处理每个矩形中的信息。下面是我的测试图像

我已经成功地检测到了感兴趣的矩形，但是我不断地得到我不想要的其他矩形。正如你所看到的，我只想把包含信息（6,9,3）的三个矩形放入一个列表中

我的代码

import cv2

width=700
height=700
y1=0
y2=700
x1=500
x2=700
img=cv2.imread('test.jpg') #read image
img=cv2.resize(img,(width,height)) #resize image
roi = img[y1:y2, x1:x2] #region of interest i.e where the rectangles will be
gray = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #convert roi into gray
Blur=cv2.GaussianBlur(gray,(5,5),1) #apply blur to roi
Canny=cv2.Canny(Blur,10,50) #apply canny to roi

#Find my contours
contours =cv2.findContours(Canny,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)[0]

#Loop through my contours to find rectangles and put them in a list, so i can view them individually later.
cntrRect = []
for i in contours:
        epsilon = 0.05*cv2.arcLength(i,True)
        approx = cv2.approxPolyDP(i,epsilon,True)
        if len(approx) == 4:
            cv2.drawContours(roi,cntrRect,-1,(0,255,0),2)
            cv2.imshow('Roi Rect ONLY',roi)
            cntrRect.append(approx)



cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

---

轮廓中有一个名为

cv2.contourArea

的功能，您的轮廓尺寸是这样输入的

cv2.contourArea（contours）

。你可以使用这个条件

if cv2.contourArea(contours)>#Rectangle area

---

通过使用此选项，您的问题将得到解决

我建议您获得轮廓的边界矩形，然后按面积降序对矩形进行排序。默认情况下裁剪第一个矩形，然后循环遍历剩余的矩形，如果它们的面积大于等于第一个矩形面积的90%，则进行裁剪。这将确保您有较大的矩形，而忽略较小的矩形。

我使用了该函数，但是我得到了4个较大的矩形，而不是3个。@AlanJones您提供的#矩形区域是什么？是否使用

和
关键字或任何其他方式将其添加到您的
if语句中？我正在遍历所有区域，以查看每个轮廓的面积。这就是为什么我看到的是4个大区域，而不是3个（如预期的那样）。