Python中有許多用于圖像處理的第三方庫，如OpenCV和Pillow，它們提供了許多方便的函數和工具，可幫助我們在圖像上執行各種操作。其中之一是確定圖像中的外接矩形。

在Python中，我們可以使用OpenCV庫中的cv2.boundingRect()函數來求出圖像中的外接矩形。該函數的輸入參數是一個輪廓，輸出結果是一個矩形的坐標和尺寸。

以下是一個求解外接矩形的Python示例代碼：

import cv2
# 讀入圖像文件
image = cv2.imread("image.jpg")
# 將圖像轉換為灰度圖像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 進行二值化處理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 查找輪廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 繪制找到的輪廓
cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 255, 0), 3)
# 計算并繪制每個輪廓的外接矩形
for contour in contours:
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
# 顯示結果
cv2.imshow("Results", image)
cv2.waitKey(0)

在上面的代碼中，我們首先讀入一個圖像，然后將其轉換為灰度圖像，并進行二值化處理。接下來，我們使用cv2.findContours()函數查找圖像中的輪廓，并使用cv2.drawContours()函數繪制這些輪廓。最后，我們使用cv2.boundingRect()函數計算每個輪廓的外接矩形，并使用cv2.rectangle()函數在圖像上繪制矩形。

通過以上代碼，我們可以求出圖像中每個輪廓的外接矩形，并在圖像上進行繪制，以便更好地理解圖像中的形狀和結構。