yolo检测框在知道roll下校正的程序

以下是使用已知Roll角度对YOLO检测框进行校正的Python程序示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像和YOLO检测结果
img = cv2.imread('image.jpg')
detections = [[0.5, 0.5, 0.2, 0.2], [0.3, 0.3, 0.4, 0.4]]

# 设定Roll角度
roll_angle_degrees = 5.0

# 将Roll角度转换为弧度
roll_angle_radians = roll_angle_degrees * np.pi / 180.0

# 计算旋转矩阵
(h, w) = img.shape[:2]
(center_x, center_y) = (w // 2, h // 2)
rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D((center_x, center_y), roll_angle_degrees, 1.0)

# 计算新图像的大小
cos_theta = np.abs(rotation_matrix[0, 0])
sin_theta = np.abs(rotation_matrix[0, 1])
new_w = int((h * sin_theta) + (w * cos_theta))
new_h = int((h * cos_theta) + (w * sin_theta))

# 调整旋转矩阵，以便图像仍然位于中心位置
rotation_matrix[0, 2] += (new_w / 2) - center_x
rotation_matrix[1, 2] += (new_h / 2) - center_y

# 应用旋转矩阵到图像
rotated_img = cv2.warpAffine(img, rotation_matrix, (new_w, new_h))

# 应用旋转矩阵到YOLO检测框
rotated_detections = []
for detection in detections:
    x, y, w, h = detection
    x1, y1, x2, y2 = x - w / 2, y - h / 2, x + w / 2, y + h / 2
    points = np.array([(x1, y1), (x2, y1), (x2, y2), (x1, y2)], dtype=np.float32)
    points = np.dot(points - (center_x, center_y), rotation_matrix.T) + (new_w / 2, new_h / 2)
    x1, y1, x2, y2 = points[:, 0].min(), points[:, 1].min(), points[:, 0].max(), points[:, 1].max()
    w, h = x2 - x1, y2 - y1
    x, y = x1 + w / 2, y1 + h / 2
    rotated_detections.append([x, y, w, h])

# 显示结果
for detection in rotated_detections:
    x, y, w, h = detection
    x1, y1, x2, y2 = int(x - w / 2), int(y - h / 2), int(x + w / 2), int(y + h / 2)
    cv2.rectangle(rotated_img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow("Original image", img)
cv2.imshow("Rotated image", rotated_img)
cv2.waitKey(0)

在这个例子中，我们首先读取图像和YOLO检测结果。我们设定Roll角度为5度，并将其转换为弧度。然后，我们使用OpenCV的getRotationMatrix2D函数计算旋转矩阵。我们通过计算新图像的大小来调整旋转矩阵，以便图像仍然位于中心位置。接着，我们使用OpenCV的warpAffine函数应用旋转矩阵到图像，得到旋转后的图像。最后，我们使用旋转矩阵将YOLO检测框的位置进行校正，并在旋转后的图像中画出新的检测框。

请注意，这只是一个示例程序。如果您需要进行像素级别的校正，您可以使用插值算法来对旋转后的图像进行像素级别的微调。此外，如果您的Roll角度不仅仅是旋转，还包括其他变换（例如平移和缩放），那么您需要使用更通用的仿射变换矩阵来进行校正。