本文主要是介绍opencv-python计算最小外接矩形minAreaRect，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

需求描述

最近遇到一个需求，通过minAreaRect得到最小外接矩阵后，还需要判断该矩形中的文字是横向排列还是纵向排列。网上查找很多教程，他们对minAreaRect函数以及其返回值的解释与我在实际操作时的结果都不一样，不知道是由于版本差异还是我操作的问题。我使用的版本是opencv-python 4.5.3.

要想判断矩形中的文字方向，首先要知道矩形四个点的坐标以及旋转角度。新版的opencv的改动就在于四个点坐标以及旋转角度的定义。例如，原来minAreaRect函数返回的旋转角度在[-90, 0)之间，然而在我使用的**opencv-python 4.5.3.**中返回的旋转角度在(0, 90]之间。

矩阵的旋转情况主要有以下几种情况：
文本横向排列：



文本纵向排列：

矩形坐标

rotatedRect = cv2.minAreaRect(contours[0])  # 计算最小外接矩形
box = cv2.boxPoints(rotatedRect)  # 计算矩形的坐标

在opencv中，最小外接矩形四个点的坐标定义如下：
（ x 1 , y 1 ) （x_1, y_1) （x1​,y1​)：左上角的点，四个坐标中横坐标最小的点；
（ x 2 , y 2 ) （x_2, y_2) （x2​,y2​)：右上角的点，四个坐标中纵坐标最小的点；
（ x 3 , y 3 ) （x_3, y_3) （x3​,y3​)：右下角的点，四个坐标中横坐标最大的点；
（ x 4 , y 4 ) （x_4, y_4) （x4​,y4​)：左下角的点，四个坐标中纵坐标最大的点；

矩形宽和高

在得到四个点的坐标后， （ x 1 , y 1 ) （x_1, y_1) （x1​,y1​)与 （ x 2 , y 2 ) （x_2, y_2) （x2​,y2​)的距离被认定为宽（width）， （ x 2 , y 2 ) （x_2, y_2) （x2​,y2​)与 （ x 3 , y 3 ) （x_3, y_3) （x3​,y3​)的距离被认定为高（height）。我们发现矩形在旋转过程中宽和高对应的边是在不断变化的，这就是因为矩形四个点的坐标在不断变化。

矩形旋转角度

这里旋转角度的计算感觉和以前的版本刚好相反，表示水平线顺时针旋转遇到矩阵第一条宽的角度，在（0， 90]之间。

判断文字排列方向

横向排列：

（1）当旋转角度大于45度时，height需要大于width；
（2） 当旋转角度小于45度时，height需要小于width；

纵向排列：

（1）当旋转角度大于45度时，height需要小于width；
（2） 当旋转角度小于45度时，height需要大于width；

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