minAreaRect angle 范围

`minAreaRect` 是OpenCV库中的一个函数，它用于找到最小的矩形来近似给定的一组点，这个矩形通常表示一组非平行线段集合的方向。当你调用 `cv::minAreaRect()` 函数时，它返回一个 `cv::RotatedRect` 结构体，其中包含了最小包围矩形的信息，包括矩形的中心 `(center)`、尺寸 (`size`) 和旋转角度 (`angle` 或者 `angleDegree`，取决于你是用 radian 还是 degree 来存储旋转角）。

`angle` 代表的是相对于 x 轴逆时针旋转的角度，范围是 [-π, π] 或 [-180°, 180°]。正值表示顺时针方向旋转，负值表示逆时针方向旋转。如果角度接近于 0，则矩形非常接近水平；接近 π/2 表示垂直；而接近 π 或 -π/2 则说明矩形几乎与 x 或 y 轴成 90 度角。

如果你需要将角度转换为更直观的形式，例如从弧度制转为度制，可以这样做：

double angleInDegrees = cv::toDegrees(angle);

或者反过来：

double angleInRadians = cv::degToRad(angleInDegrees);

相关问题

for i in np.arange(len(radar_lines)): radar_line=radar_lines[i] pcd_line=pcd_lines[i] pcd_obj = Object3d(pcd_line) center = np.array(pcd_obj.t) center[2] = center[2]+pcd_obj.h # ry=obj.ry heading_angle = -pcd_obj.ry - np.pi / 2 R = rotz((heading_angle)) # only boundingbox range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, pcd_obj.h) # all vertical range = (pcd_obj.l, pcd_obj.w, 10) # print(center,obj.ry,range) bbx = o3d.geometry.OrientedBoundingBox(center, R, range) cropped_cloud = pcd.crop(bbx) # if set colors # colors = [[0, 255, 0] for i in np.arange(len(cropped_cloud.points))] # cropped_cloud.colors = o3d.utility.Vector3dVector(colors) o3d.visualization.draw_geometries([cropped_cloud, bbx]) print(pcd_obj.h) radar_obj = Object2d(radar_line) center = [radar_obj.box2d[0], radar_obj.box2d[1]] w = radar_obj.box2d[2] h = radar_obj.box2d[3] angle = radar_obj.angle # rect = cv2.minAreaRect(cnt) box = cv2.boxPoints((center, (w, h), angle)) print(box) box = np.int0(box) cv2.drawContours(im, [box], 0, (0, 0, 255), 2) mask = np.zeros_like(im) # 使用旋转框的角点绘制多边形掩膜 cv2.drawContours(mask, [box], 0, (255, 255, 255), -1) # 使用掩膜提取旋转框内的像素 masked_image = cv2.bitwise_and(im, mask) cv2.imshow("2d bbx", masked_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是用Python编写的，主要是处理雷达和点云数据、绘制3D边界框和2D包围框以及提取像素等操作。具体来说，它的主要流程如下：

1. 遍历每个雷达线和点云线，分别获取对象中心、朝向角度和边界框大小等信息。

2. 根据对象的朝向角度旋转点云，截取点云中对应边界框范围内的点云数据。

3. 绘制3D边界框，并显示出来。

4. 获取雷达数据中的2D边界框信息，并绘制2D包围框。

5. 利用掩膜提取2D包围框内的像素，并显示出来。

这段代码可能是在处理自动驾驶中使用到的，可以帮助自动驾驶车辆检测周围环境，做出合适的行驶决策。

rotation_rectangle = cv2.minAreaRect(filtered_contours)，得到rotation_rectangle，如何求取四个顶点的坐标

`cv2.minAreaRect()` 函数用于找到最小面积的矩形去适应给定的轮廓（contours）。这个函数返回一个元组，包含矩形的角度（以度为单位）、中心点(x, y)以及宽度和高度。如果你想获取旋转矩形的四个顶点坐标，你需要进一步处理这些信息。

首先，矩形通常表示为 `(center, (width, height), angle)` 的形式，其中 `angle` 是逆时针旋转的角度。由于 OpenCV 使用的是逆时针方向的旋转，如果你想要顺时针旋转的角，则需要加上180度。

为了从这些信息计算出顶点坐标，你可以按照以下步骤操作：

1. **计算旋转矩阵**:
根据角度和中心点，你可以创建一个旋转矩阵，`M = cv2.getRotationMatrix2D(center, -angle, 1)`。这里的 `-angle` 是因为我们想要顺时针旋转。

2. **应用旋转矩阵**:
使用 `warped_vertices = cv2.transform([vertices], M)` 来旋转原矩形的边界框坐标（假设`vertices`是一个包含四边顶点坐标的列表）。

3. **调整坐标到图像范围**:
原始矩形可能并不完全落在图像内，因此你需要根据原矩形的尺寸和旋转后的尺寸，对每个顶点进行适当的偏移。

下面是一个示例代码片段，假设你已经有了 `filtered_contours` 和 `min_area_rect` 变量：

import numpy as np
from cv2 import getRotationMatrix2D, warpPoints

# 提取矩形中心点、宽高和角度
center, (width, height), angle = min_area_rect
angle = -angle  # 顺时针旋转

# 假设vertices是原始矩形的顶点，如果是OpenCV contour则要先转换成顺序的点
if vertices is not None and len(vertices):
    vertices = np.array([[x, y] for x, y in vertices])

# 创建旋转矩阵
M = getRotationMatrix2D(center, angle, 1)

# 计算旋转后的顶点
warped_vertices = warpPoints(np.expand_dims(vertices, axis=0), M)[0]

# 转换为实际的图像坐标（这里假设是从原始坐标开始旋转的）
warped_vertices[:, 0] += center[0]
warped_vertices[:, 1] += center[1]

# 如果有必要，还要考虑缩放的影响
warped_vertices *= (width / max(width, height))

# 输出或保存新的顶点
print(warped_vertices)

请注意，这只是一个基本的示例，实际使用时可能需要根据具体的轮廓形状和应用场景进行微调。如果你没有`vertices`，那么需要根据`min_area_rect`重构顶点，可能需要对轮廓进行额外的处理。