OpenCV Python: 识别图像中特定尺寸矩形并获取坐标

使用 OpenCV 中的轮廓检测来找到满足条件的矩形，并获取其四个顶点的坐标。下面是一个示例代码：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

# 进行轮廓检测
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历所有轮廓
for contour in contours:
    # 获取轮廓的外接矩形
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
    
    # 判断矩形的宽高是否满足条件
    if 50 < w < 200 and 50 < h < 200:
        # 输出矩形的四个顶点坐标
        print("Top left: ({}, {})".format(x, y))
        print("Top right: ({}, {})".format(x + w, y))
        print("Bottom left: ({}, {})".format(x, y + h))
        print("Bottom right: ({}, {})".format(x + w, y + h))

# 显示图像
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，该代码假设您的图像已经加载，并且存储在名为image.jpg的文件中。您可以根据需要修改图像的路径和名称。