裁剪原图像，得到ROI区域的矩形图像 (findContours()寻找轮廓，图像裁剪) OpenCV

我知道之前用直方图方差找最佳曝光值的算法为什么有问题了。。。
因为我新增了ROI区域裁剪，是基于轮廓提取找到ROI区域的。而我在测试的时候，黑色背景板不够大，实际拍摄的图片最外面的轮廓其实是黑色背景板的，没有成功把ROI区域裁剪出来。

本博文的代码，我用自己画的图片，能够得到正确的裁剪后的ROI图片。而用测试时相机拍摄的图片，得到的裁剪结果却与原图像几乎一模一样。

当然，裁剪后的图片中仍含有一小部分无用的背景区域。用裁剪后的图片做针对ROI区域的图像处理时，还是存在不可避免的误差。

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下面给出裁剪图像ROI区域的代码：

#include <iostream>
#include <cvInclude.h>

using namespace std;

int main(void)
{
    //读入源图像
    Mat inImg = imread("F:/test.png", 0);
    imshow("input image", inImg);
    Mat inImgTemp = inImg.clone();//不要直接在源图像上进行操作


    //寻找轮廓(我们需要找到最外层轮廓)
    std::vector<std::vector<Point>> contours; //向量内 每个元素保存了 一组由连续的Point点构成的点集的向量，每一组Point点集就是一个轮廓。
    std::vector<Vec4i> hierarchy;//图的拓扑结构 第i个轮廓的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号。
    findContours(inImgTemp, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE, Point()); //Point偏移量，所有的轮廓信息相对于原始图像对应点的偏移量


    //获取（第1个）外接矩形的4个顶点坐标 
    RotatedRect rectPoint = minAreaRect(contours[0]);
    Point2f fourPoint[4];//定义一个存储以上4个点的坐标的变量 
    rectPoint.points(fourPoint);//将rectPoint变量中存储的坐标值 放到fourPoint的数组中
    int minX = fourPoint[0].x;
    int minY = fourPoint[0].y;
    int maxX = fourPoint[0].x;
    int maxY = fourPoint[0].y;


    //输出ROI矩形四个点的坐标和并找到X,Y坐标的最大/最小值，即确定了矩形ROI区域 
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)//遍历每一个轮廓
    {
        //获取（第i+1个）外接矩形的4个顶点坐标 
        RotatedRect rectPoint = minAreaRect(contours[i]);
        Point2f fourPoint[4];//定义一个存储以上4个点的坐标的变量 
        rectPoint.points(fourPoint);//将rectPoint变量中存储的坐标值 放到fourPoint的数组中

        for (int j = 0; j < 4; j++)
        {
            if (fourPoint[j].x < minX)
            {
                minX = fourPoint[j].x;
            }
            if (fourPoint[j].x > maxX)
            {
                maxX = fourPoint[j].x;
            }
            if (fourPoint[j].y < minY)
            {
                minY = fourPoint[j].y;
            }
            if (fourPoint[j].y > maxY)
            {
                maxY = fourPoint[j].y;
            }
        }
    }
    int width = maxX - minX;
    int height = maxY - minY;
    std::cout << "ROI区域在源图像的左上角坐标为： " << "minX = " << minX << " , " << "minY = " << minY << std::endl;
    std::cout << "ROI区域的宽度和高度为： " << "width = " << width << " , " << "height =" << height << std::endl;


    //对源图像ROI区域进行裁剪
    Mat roiImg = inImg(Rect(minX, minY, width, height));//提取的关键就是Rect(minX, minY, width, height)，其中minX, minY表示感兴趣区域的左上角位置，后面的width, height表示感兴趣部分的宽度和高度
    imshow("裁剪后的ROI图片", roiImg);


    waitKey(0);
    return 0;
}

运行结果：