在C++编程中，minarearect是一个非常有用的函数，其可以帮助我们提取图形的最小矩形区域。在计算机视觉和图像处理中，该函数被广泛应用于提取物体区域或识别物体形状。那么，在C++中，如何使用minarearect进行图形提取呢？

首先，我们需要明确一个概念，minarearect实际上是Opencv库中的一个函数，因此我们需要先安装Opencv库。在安装完毕后，我们可以使用如下代码进行包含：

#include <opencv2/opencv.hpp>

接着，我们需要利用Opencv库中的contourArea函数来计算轮廓面积。当得到图像的轮廓面积后，我们可以使用minarearect函数进行物体提取或形状识别。

下面是一段示例代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
  // 读取图像
  Mat src = imread("test.jpg");
  // 转换为灰度图像
  Mat gray;
  cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
  // 二值化
  Mat binary;
  threshold(gray, binary, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);
  // 轮廓发现
  vector<vector<Point>> contours;
  vector<Vec4i> hierarchy;
  findContours(binary, contours, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
  // 遍历轮廓
  for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
  {
    // 计算轮廓面积
    double area = contourArea(contours[i]);
    // 计算最小矩形区域，实际上是建立一个旋转矩形，将矩形区域框住。
    RotatedRect rect = minAreaRect(contours[i]);
    // 输出结果
    cout << "Contour " << i << " area: " << area << endl;
    cout << "Min Area Rect " << i << " points: " << rect.points() << endl;
  }
  return 0;
}

代码中，我们首先读取待处理的图像，然后将其转换为灰度图像，并进行二值化处理。接着，我们使用findContours函数检测图像中的边缘轮廓。然后，我们使用循环遍历每个轮廓，计算轮廓面积并使用minarearect函数计算对应的旋转矩形。最后，我们将结果输出到控制台。

需要注意的是，得到的旋转矩形的四个顶点坐标可能是浮点型，需要进行类型转换或四舍五入操作。此外，在使用minarearect函数时，需要将轮廓点集中的坐标转换为Point2f类型。

总结来说，利用C++中的minarearect函数进行图形提取的方法如下：

1. 导入Opencv库，包含头文件。

2. 转换图像为灰度图像并二值化。

3. 检测图像中的轮廓，并遍历每个轮廓。

4. 计算轮廓面积和旋转矩形区域。

5. 输出结果。

通过上述步骤，我们就可以轻松地在C++编程中使用minarearect函数进行图形提取和形状识别。

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