OpenCV版本：4.0.0.21(已兼容4.5.2.X版本)
算法实现思路如下：
- 对图像做降噪滤波处理
- 提取边缘
- 检测轮廓
- 检测轮廓最小外接矩形（旋转矩形）
- 旋转图像
- 裁剪
代码如下：
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread("rice.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰度图
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (11, 11), 0)
edge = cv2.Canny(blurred, 30, 150) # 用Canny算子提取边缘
cv2.imwrite("./results/edge.jpg", edge)
contour = image.copy()
(cnts, _) = cv2.findContours(edge, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 轮廓检测
cv2.drawContours(contour, cnts, -1, (0, 255, 0), 2) # 绘制轮廓
cv2.imwrite("./results/contour.jpg", contour)
count = 0 # 米粒个数
margin = 5 # 裁剪边距
draw_rect = image.copy()
for i, contour in enumerate(cnts):
area = cv2.contourArea(contour) # 计算包围形状的面积
if area < 15: # 过滤面积小于15的形状
continue
count += 1
rect = cv2.minAreaRect(contour) # 检测轮廓最小外接矩形，得到最小外接矩形的（中心(x,y), (宽,高), 旋转角度）
box = np.int0(cv2.boxPoints(rect)) # 获取最小外接矩形的4个顶点坐标
cv2.drawContours(draw_rect, [box], 0, (255, 0, 0), 2) # 绘制轮廓最小外接矩形
h, w = image.shape[:2] # 原图像的高和宽
rect_w, rect_h = int(rect[1][0]) + 1, int(rect[1][1]) + 1 # 最小外接矩形的宽和高
if rect_w <= rect_h:
x, y = int(box[1][0]), int(box[1][1]) # 旋转中心
M2 = cv2.getRotationMatrix2D((x, y), rect[2], 1)
rotated_image = cv2.warpAffine(image, M2, (w * 2, h * 2))
y1, y2 = y - margin if y - margin > 0 else 0, y + rect_h + margin + 1
x1, x2 = x - margin if x - margin > 0 else 0, x + rect_w + margin + 1
rotated_canvas = rotated_image[y1: y2, x1: x2]
else:
x, y = int(box[2][0]), int(box[2][1]) # 旋转中心
M2 = cv2.getRotationMatrix2D((x, y), rect[2] + 90, 1)
rotated_image = cv2.warpAffine(image, M2, (w * 2, h * 2))
y1, y2 = y - margin if y - margin > 0 else 0, y + rect_w + margin + 1
x1, x2 = x - margin if x - margin > 0 else 0, x + rect_h + margin + 1
rotated_canvas = rotated_image[y1: y2, x1: x2]
print("rice #{}".format(count))
# cv2.imshow("rotated_canvas", rotated_canvas)
cv2.imwrite("./rotation-results/{}.jpg".format(count), rotated_canvas)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite("./results/rect.jpg", draw_rect)
原图像如下：
裁剪出来的部分效果如下：
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转为灰度图
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (11, 11), 0)
edge = cv2.Canny(blurred, 30, 150) # 用Canny算子提取边缘
cv2.imwrite("./results/edge.jpg", edge)将读取的图像转为灰度图，然后做高斯降噪滤波处理，再用Canny算子检测边缘转换为二值图，效果如下：
contour = image.copy()
(cnts, _) = cv2.findContours(edge, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 轮廓检测
cv2.drawContours(contour, cnts, -1, (0, 255, 0), 2) # 绘制轮廓
cv2.imwrite("./results/contour.jpg", contour)cv2.findContours()函数可以用来检测轮廓。它的第一个参数是要检测的图像，必须是二值图，即黑白的（不是灰度图），所以读取的图像要先转成灰度的，再转成二值图。第二个参数有四种，表示轮廓的检索模式：
- cv2.RETR_EXTERNAL表示只检测外轮廓
- cv2.RETR_LIST检测的轮廓不建立等级关系
- cv2.RETR_CCOMP建立两个等级的轮廓，上面的一层为外边界，里面的一层为内孔的边界信息。如果内孔内还有一个连通物体，这个物体的边界也在顶层
- cv2.RETR_TREE建立一个等级树结构的轮廓
第三个参数为轮廓的近似办法：
- cv2.CHAIN_APPROX_NONE存储所有的轮廓点，相邻的两个点的像素位置差不超过1，即max（abs（x1-x2），abs（y2-y1））==1
- cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE压缩水平方向，垂直方向，对角线方向的元素，只保留该方向的终点坐标，例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息
cv2.findContours()函数有两个返回值，一个是轮廓本身，还有一个是每条轮廓对应的属性。
- contour返回值：第一个值返回的是list，list中每个元素都是图像中的一个轮廓，用numpy中的ndarray表示。每一个ndarray里保存的是轮廓上的各个点的坐标。
- hierarchy返回值：此外，该函数还可返回一个可选的hiararchy结果，这是一个ndarray，其中的元素个数和轮廓个数相同，每个轮廓contours[i]对应4个hierarchy元素hierarchy[i][0]~hierarchy[i][3]，分别表示后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓、内嵌轮廓的索引编号，如果没有对应项，则该值为负数。
cv2.drawContours()函数可以在图像上绘制轮廓：
- 第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓
- 第二个参数是轮廓本身，在Python中是一个list
- 第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓，如果是-1，则绘制其中的所有轮廓
- 第四个参数是轮廓线条的颜色
- 第五个参数是轮廓线条的粗细
绘制轮廓效果如下：
for i, contour in enumerate(cnts):
ares = cv2.contourArea(contour) # 计算包围形状的面积
print(ares)
if ares < 15: # 过滤面积小于15的形状
continue
count += 1因为cv2.findContours()返回的第一个值是list，list中每个元素都是图像中的一个轮廓，所以就可以用for循环对返回值进行遍历（批量处理）。cv2.contourArea()可以计算包围形状的面积，当检测的轮廓是个很小的点或者不规则时，就可以设置包围形状面积的大小过滤掉（这个函数计算的面积有时候不太准确，使用须谨慎）。
rect = cv2.minAreaRect(contour) # 检测轮廓最小外接矩形，得到最小外接矩形的（中心(x,y), (宽,高), 旋转角度）
box = np.int0(cv2.boxPoints(rect)) # 获取最小外接矩形的4个顶点坐标
cv2.drawContours(image, [box], 0, (255, 0, 0), 2) # 绘制轮廓最小外接矩形cv2.minAreaRect()可以得到最小面积的矩形，这个矩形是可以有偏转角度的，可以与图像的边界不平行。返回一个Box2D结构rect：（最小外接矩形的中心（x，y），（宽，高），旋转角度θ），但是要绘制这个矩形，需要通过函数cv2.boxPoints()获得矩形的顶点坐标box，返回形式[ [x0,y0], [x1,y1], [x2,y2], [x3,y3] ]。用cv2.drawContours()绘制出来的效果如下：
这里说一下cv2.minAreaRect()和cv2.boundingRect()的区别。cv2.boundingRect()得到的是包覆轮廓的最小正矩形，cv2.minAreaRect()得到的是包覆轮廓的最小外接矩形。下图蓝色框是最小外接矩形，红色框是最小正矩形：
裁剪最小外接矩形（旋转矩形）通常的做法是通过旋转，将矩形的四个坐标点做映射，然后求出被旋转后图像的四个点的坐标再裁剪，这个方法需要通过坐标变换求出一系列的参数似乎有点麻烦。现在来看看旋转函数cv2.getRotationMatrix2D()的参数：
旋转时固定的点
旋转角度
图片缩放尺度
那么，根据cv2.getRotationMatrix2D()的第一个参数旋转时固定的点（即旋转中心）还有cv2.boxPoints()返回矩形的四个顶点坐标，就可以以矩形的其中一个顶点坐标作为旋转中心进行旋转，然后再根据cv2.minAreaRect()函数返回的参数（（宽，高），旋转角度θ）在旋转中心的坐标上加上矩形的宽和高就可以进行裁剪。（注意：这里裁剪是以矩形的左上顶点进行裁剪）
h, w = image.shape[:2] # 原图像的长和宽
rect_w, rect_h = int(rect[1][0]) + 1, int(rect[1][1]) + 1 # 最小外接矩形的宽和高
if rect_w <= rect_h:
x, y = int(box[1][0]), int(box[1][1]) # 旋转中心
M2 = cv2.getRotationMatrix2D((x, y), rect[2], 1)
rotated_image = cv2.warpAffine(image, M2, (w * 2, h * 2))
y1, y2 = y - margin if y - margin > 0 else 0, y + rect_h + margin + 1
x1, x2 = x - margin if x - margin > 0 else 0, x + rect_w + margin + 1
rotated_canvas = rotated_image[y1: y2, x1: x2]因为裁剪需要的参数是整数，所以rect_w，rect_h这里设置为int类型，而int是向下取整，所以需要加1，不然裁剪的时候会损失精度。矩形旋转为竖直的时候，需要分两种情况来讨论，一是当矩形的宽<=矩形的高时，旋转矩形顺时针旋转（旋转角度θ为负），示意图如下：
cv2.getRotationMatrix2D()返回的是个矩阵，通过cv2.warpAffine()仿射变换完成旋转，其中cv2.warpAffine()的第三个参数设置为原图的2倍，是为了防止旋转之后目标区域变换到图像外面。裁剪的时候再加1是因为切片符号取不到右边的值，所以加1。
else:
x, y = int(box[2][0]), int(box[2][1]) # 旋转中心
M2 = cv2.getRotationMatrix2D((x, y), rect[2] + 90, 1)
rotated_image = cv2.warpAffine(image, M2, (w * 2, h * 2))
y1, y2 = y - margin if y - margin > 0 else 0, y + rect_w + margin + 1
x1, x2 = x - margin if x - margin > 0 else 0, x + rect_h + margin + 1
rotated_canvas = rotated_image[y1: y2, x1: x2]矩形旋转为竖直的第二种情况是，当矩形的宽>矩形的高时，旋转矩形逆时针旋转（旋转角度θ为负），示意图如下：
当矩形的宽>矩形的高时，旋转矩形按旋转角度θ顺时针旋转为图中的绿色矩形，因为这里裁剪是以矩形的左上顶点进行裁剪，所以还需要加一个90°进行逆时针旋转为红色矩形，最后旋转矩形（蓝色）到正矩形（红色）整体看起来就是逆时针旋转。
注意：
- 旋转角度θ是水平轴（x轴）逆时针旋转到矩形的第一条边的夹角，这个边是width，另一条边是height。这里的width与height是相对的。（特殊情况：正矩形的旋转角度θ为-0）
参考链接：
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对硬币、销钉、大米进行图像分割(附代码)_小小何先生的学习之旅-CSDN博客
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