求最小外接矩阵的基本原理：
获取点簇最开始的minx，maxx，miny，maxy确定最初的外接矩形，求外接矩形的面积，然后对点簇进行旋转，按照下面公式即可：
旋转之后，求出新的minx，maxx，miny，maxy，计算此时的面积，直到面积达到最小，对应的即为最小外接矩形。
关于图像旋转参考：https://blog.csdn.net/zhouxuguang236/article/details/31820095
1.输入是一幅图，如边缘图（如canny边缘检测后，仅有0与255）
测试代码：
vector<vector<Point>> contours;
vector<Vec4i> hierarchy;
findContours(edge, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE, Point());
Mat imageContours = Mat::zeros(edge.size(), CV_8UC1);
int idx, maxcontours = 0;
vector<Point> selectpoint;
for (int i = 0; i < contours.size(); i++)//有可能识别出几组点簇分布，取出最大的点簇
{
vector<Point> ptmp = contours[i];
if (ptmp.size() > maxcontours)
{
selectpoint = ptmp;
idx = i;
}
}
//绘制轮廓
drawContours(imageContours, contours, idx, Scalar(255), 1, 8, hierarchy);
//绘制轮廓的最小外接矩形
RotatedRect rect = minAreaRect(selectpoint);
Point2f P[4];
rect.points(P);//外接矩形的四个顶点
for (int j = 0; j <= 3; j++)
{
line(imageContours, P[j], P[(j + 1) % 4], Scalar(255), 2);
}
imshow("MinAreaRect", imageContours);
waitKey(0);
注意：
（1）部分关键量解释
contours;//向量内每个元素保存了一组由连续的Point点构成的点的集合的向量，每一组Point点集就是一个轮廓。
//有多少轮廓，向量contours就有多少元素
hierarchy;//向量内每一个元素包含了4个int型变量，向量hiararchy内的元素和轮廓向量contours内的元素是一一对应的，向量的容量相同。每一个元素的4个int型变量——hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]，分别表示第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。如果当前轮廓没有对应的后一个轮廓、前一个轮廓、父轮廓或内嵌轮廓的话，则hierarchy[i][0] ~hierarchy[i][3]的相应位被设置为默认值-1。
findContours(edge, contours, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE, Point());
//RETR_EXTERNAL，只检测最外围轮廓，包含在外围轮廓内的内围轮廓被忽略。
//CHAIN_APPROX_NONE，保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量中。
（2）可能出现的问题
一般情况下，我们都期望找到包括图像所有边缘的最小外接矩阵，但这种方法可能产生问题。如输入图像如下图：
其会分成两组点簇：蓝圈部分与红圈部分。
取最大的点簇可能取不完整我们需要的矩形边界，但可能外接矩阵没问题，如下图。但是点簇右下边缺失，不利于后续操作，所以不推荐使用这种方法。
2.输入是一组点（x,y）
测试代码：
vector<Point> pointxy;
vector<vector<Point>> aglcontours0;
find_edge_coordinate(edge,pointxy);//提取边缘部分，将图像中边缘部分的点提取出来，并保存
aglcontours0.push_back(pointxy);
Mat imageContours = Mat::zeros(edge.size(), CV_8UC1);
drawContours(imageContours, aglcontours0, 0, Scalar(255), 1, 8);
RotatedRect rect = minAreaRect(pointxy);//查找最小外接矩形
Point2f P[4];
rect.points(P);//外接矩形的四个顶点
for (int j = 0; j <= 3; j++)
{
line(imageContours, P[j], P[(j + 1) % 4], Scalar(128), 2);
}
imshow("MinAreaRect", imageContours);
waitKey(0);
输出显示：
说明：不知道为啥中间部分也成了白色的。。。。。。