点集合からの近似矩形の検索

Question

画像から領域を抽出する必要があります（その画像を公開することはできません）。 Abid K Rahman's answer私はイメージを得ました Result Image 私は矩形を作るかもしれないが、最も近似した矩形を見つけることができなかった点を得ました。

[[625, 389], [10, 385], [116, 184], [5, 35], [626, 26]] 

矩形の4つの点はすべて、4つの異なるコーナーにあると仮定できます。だから私は自分の場所に基づいてセットを4つの異なるグループに分けました。

[[[[41, 63]], [[613, 66]]], [[[227, 428], [25, 426], [39, 392]], [[612, 394]]]] 

しかし、私はさらに移動することはできません。私はおおよそ矩形を描く点を抽出したいと思います。 答えがPythonであれば良いでしょう。

Answer 1

私はコードrayryengを使ってこのコードを書いてこれを考え出しました。ここで

c = [[[] for x in range(2)] for y in range (2)] 
for xy in centroids: 
    x_i = xy[0]*2/col 
    y_i = xy[1]*2/row 
    c[y_i][x_i].append(np.array(xy)) 

combination = [] 
combination = np.array([ np.array([q1,q2,q3,q4]) for q1 in c[0][0] for q2 in c[0][1] for q3 in c[1][1] for q4 in c[1][0]]) 

if len(combination)>0 : 
    key = 0 
    property = [[ 0 for j in range(4)] for i in range(len(combination))] 
    for i in range(len(combination)): 
     q = combination[i] 
     d1,d2 = q[2]-q[0],q[1]-q[3] 
     d1_len,d2_len = np.sqrt(sum(d1**2)),np.sqrt(sum(d2**2)) 
     angle = math.degrees(math.acos(sum(d1*d2)/(d1_len*d2_len))) 
     if d1_len > d2_len: 
      r,extent = int(100*d1_len/d2_len),d2_len 
     else: 
      r,extent = int(100*d2_len/d1_len),d1_len 
     property[i] = [r,angle,extent,i] 
    property.sort(key = lambda x:x[0]) 
    key = property[0][3] 
    combination = combination[key] 

は私の問題でのポイントは、すべての4つのqaudrantsからする必要があるため、私は象限に分け、私が持っているポイントであり、重心。私は4つの点のすべての可能な組み合わせを作った。 私は対角線を見つけました。中心に角度を付けました。 対角線の長さ（最小から最大）、角度および最短対角線の長さの比率を含むリストを作成しました。 長方形の対角線の長さが等しいという性質を使用しました。これは今のところ非常に便利です。私は他のプロパティを使用する方法を知らないので、そのプロパティを保持しています。最終的な答えでは、私は最良の矩形を得ます（sqaureを作成する点がない場合、矩形のサイズについても気にしません）。

Answer 2

最善のことはRECT定義さimcrop(I,rect);ある

RECTよう= [XMIN YMIN幅高さ]実施例[41,63]の最初の対におけるよう

、[613,66]

XMIN = 41

YMIN = 63

幅= 613から41

高さ= 66-63