open cv2中识别图像中的一个红色矩形并输出该矩形的坐标

要在OpenCV中识别图像中的一个红色矩形并输出该矩形的坐标，可以按照以下步骤进行：

导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

读取图像并转换为HSV颜色空间：

image = cv2.imread('image.jpg')
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

定义红色的HSV范围：

lower_red = np.array([0, 100, 100])
upper_red = np.array([10, 255, 255])

根据红色的HSV范围创建一个掩膜：

mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red)

对掩膜进行形态学操作，以消除噪点：

kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

在掩膜中寻找轮廓：

contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

遍历轮廓并筛选出矩形：

for contour in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    if w > 50 and h > 50:  # 筛选出宽高均大于50的矩形
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)  # 绘制矩形
        print("矩形坐标：", (x, y, x+w, y+h))

显示输出的图像：

cv2.imshow('Output Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：以上代码假设图像中只有一个红色矩形。如果图像中有多个红色矩形，可以根据需要进行修改