minAreaRect旋转角度标准化
时间: 2024-02-21 16:23:43 浏览: 15
minAreaRect函数返回的旋转角度是逆时针旋转角度(负值),即角度是x轴逆时针旋转与矩形边第一次平行的时候所转的角度(负值)。[2]这个角度可以用来标准化矩形的旋转角度。例如,如果返回的角度是-45度,那么可以将其标准化为45度。标准化的方法是,如果角度是负值,则将其加上90度,如果角度是正值,则将其减去90度。这样就可以得到标准化后的旋转角度。
相关问题
opencv测量旋转角度
OpenCV可以通过最小外接矩形的方法来测量图像的旋转角度。最小外接矩形是能够完全包围并紧密围绕目标物体的最小矩形框。
在OpenCV中,可以使用函数cv.minAreaRect(cnt)来获得最小外接矩形的相关信息,其中cnt是目标物体的轮廓。
根据引用中提到的代码,可以通过以下步骤来获取旋转角度:
1. 使用cv.minAreaRect(cnt)获取最小外接矩形的信息。
2. 从返回的信息中获取旋转角度,即theta = cv.minAreaRect(cnt)。
3. 使用判断条件,如果abs(theta)小于等于45度,则旋转角度为theta;否则,旋转角度为90度减去theta的绝对值。
通过这种方法,我们可以得到使用OpenCV测量图像的旋转角度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基于OPENCV和MFC的图像处理程序](https://download.csdn.net/download/jiangliying07052404/3095410)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Opencv-contours、minAreaRect测量物体偏转角度(附代码段)](https://blog.csdn.net/T_just_for_tomorrow/article/details/122704011)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [使用OpenCV求解物体(轮廓)的旋转角度的案例](https://blog.csdn.net/thequitesunshine007/article/details/127610372)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
c++可以利用minAreaRect返回的Rotated里的旋转角度将图片进行旋转吗
是的,你可以使用`minAreaRect`函数返回的旋转角度来旋转图像。`minAreaRect`函数可以用于计算包围点集的最小旋转矩形,其中包括旋转角度信息。
以下是一个示例代码,展示了如何使用`minAreaRect`函数返回的旋转角度来旋转图像:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
// 定义点集
std::vector<cv::Point2f> points;
// 添加点到点集中,这里只是示例,你需要根据实际情况添加点
points.push_back(cv::Point2f(100, 100));
points.push_back(cv::Point2f(200, 100));
points.push_back(cv::Point2f(200, 200));
points.push_back(cv::Point2f(100, 200));
// 计算最小旋转矩形
cv::RotatedRect rotatedRect = cv::minAreaRect(points);
// 获取旋转角度
float angle = rotatedRect.angle;
// 创建旋转矩阵
cv::Mat rotationMatrix = cv::getRotationMatrix2D(rotatedRect.center, angle, 1.0);
// 应用旋转矩阵进行旋转
cv::Mat rotatedImage;
cv::warpAffine(image, rotatedImage, rotationMatrix, image.size());
// 显示结果
cv::imshow("Original Image", image);
cv::imshow("Rotated Image", rotatedImage);
cv::waitKey(0);
cv::destroyAllWindows();
return 0;
}
```
在上述代码中,我们首先使用`imread`函数读取图像。然后,我们定义一个点集`points`,并添加一些点到点集中(这里只是示例,你需要根据实际情况添加点)。
接下来,我们使用`minAreaRect`函数计算点集的最小旋转矩形,其中包括旋转角度信息。我们通过访问`RotatedRect`结构体的`angle`成员变量,获取旋转角度。
然后,我们使用`getRotationMatrix2D`函数创建一个旋转矩阵,该矩阵将围绕旋转中心和旋转角度进行旋转。
最后,我们使用`warpAffine`函数应用旋转矩阵,对原始图像进行旋转操作。这样,我们可以得到一个名为`rotatedImage`的图像,它是原始图像经过旋转后的结果。
最后,我们使用`imshow`函数显示原始图像和旋转后的图像,并使用`waitKey`和`destroyAllWindows`函数等待用户按下键盘并关闭窗口。
请注意,这里的点集是示例用途,你需要根据实际情况提供合适的点集来计算最小旋转矩形。同时,你也可以根据需要对旋转角度进行调整。