Essayez ceci:
L'idée de base de cette solution est d'obtenir les contours de l'image après avoir effectué threshold()
et de détecter le plus grand contour parmi les contours.
import cv2
image = cv2.imread("test.jpg", 1)
img = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU,img)
im2, contours, hier = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
if len(contours) != 0:
#trouver la plus grande zone
c = max(contours, key = cv2.contourArea)
x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),1)
cv2.imshow("Résultat", image)
cv2.waitKey(0)
OUTPUTS: