有時做影象處理，會遇到影象中大部分資訊是冗餘的情況，以下圖為例：

假設圖中黑色部分才是我們需要研究的物件，則外圍的一堆白色是我們希望去掉的，這個時候用最小外接矩形來框住黑色部分，進而擷取該部分的資訊而忽略掉其他的資訊變得實用。
下面，就給出查詢影象輪廓中最小外接矩形的程式碼，後面有空再給出在影象中擷取外接矩形的部分成為新影象的程式碼。

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

using namespace cv;
using namespace std;

void fineMinAreaRect(Mat &threshold_output)
{
    vector
 
<vector<Point>> contours;
    vector<Vec4i> hierarchy;
    //尋找輪廓
    findContours(threshold_output, contours, hierarchy, CV_RETR_TREE, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, Point(0, 0));
    //對每個找到的輪廓建立可傾斜的邊界框
    vector<RotatedRect> minRect(contours.size());
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        minRect[i] = minAreaRect(Mat(contours[i]));
    }
    //繪出輪廓及其可傾斜的邊界框
 

    Mat drawing = Mat::zeros(threshold_output.size(), CV_8UC3);
    for (int i = 0; i< contours.size(); i++)
    {
        Scalar color = Scalar(255, 255, 255);
        //繪製輪廓
        drawContours(drawing, contours, i, color, 1, 8, vector<Vec4i>(), 0, Point());
        Point2f rect_points[4]; minRect[i].points(rect_points);
        for
 
 (int j = 0; j < 4; j++)
            line(drawing, rect_points[j], rect_points[(j + 1) % 4], color, 1, 8);
    }
    //結果在窗體中顯示
    imshow("Contours", drawing);
}

int main()
{
    Mat src;
    Mat src_gray;
    /// 載入源影象
    src = imread("..\\..\\示例圖片\\1.bmp");
    /// 轉為灰度圖並二值化
    cvtColor(src, src_gray, CV_BGR2GRAY);
    threshold(src_gray, src_gray, 170, 255, CV_THRESH_BINARY);
    /// 最小外接矩形
    fineMinAreaRect(src_gray);
    ///顯示結果
    imshow("Source", src);
    waitKey(0);
    return(0);
}

實現結果如下：