Opencv 怎吗求出物体旋转角度

在 OpenCV 中，计算物体旋转角度通常涉及图像特征匹配、霍夫变换或者角点检测等技术。以下是一个基本步骤概述：

1. **特征提取**：首先，你需要从图像中检测关键点，例如 SIFT、SURF 或 ORB 等特征点检测器可以用来找到稳定的特征点。

2. **描述符**：对于每个关键点，计算一个描述符，比如 SIFT 描述符或 BRISK 描述符，用于唯一地标识它们。

3. **模板匹配或特征匹配**：如果你有一个预先定义的模板图像或模板特征，可以在目标图像上搜索相似的关键点对。`matchTemplate()` 函数可用于快速局部比较，找出最匹配的部分。

4. **确定旋转中心和大小**：通过匹配得到的对应点，你可以估计旋转中心和旋转矩阵。Hough 转换可以用来寻找直线，其中一条可能是旋转轴。

5. **计算旋转角度**：一旦得到了旋转中心和旋转矩阵，你可以使用 `getRotationMatrix2D()` 和 `Rodrigues()` 函数来计算实际的旋转角度。如果旋转中心是原点 (0,0)，则可以使用 `atan2()` 函数计算从 x 轴到旋转后的 x 轴的角度。

import cv2
import numpy as np

# 假设 template_points 是模板的关键点，target_points 是目标的关键点
template_points = ...
target_points = ...

# 计算 Homography
H, _ = cv2.findHomography(template_points, target_points)

# 使用 RANSAC 进行稳健估计
H, inliers = cv2.findHomography(template_points, target_points, cv2.RANSAC)

# 获取旋转矩阵 R
R, _ = cv2.Rodrigues(H)

# 计算旋转角度（绕 z 轴）
angle_rad = np.arctan2(R[1][0], R[0][0])
angle_degrees = angle_rad * 180 / np.pi