yolov8obb旋转角度定义

### YOLOv8OBB 中旋转角度的定义方法

YOLOv8OBB（ Oriented Bounding Box）用于表示具有方向的目标边界框。对于旋转目标检测而言，YOLOv8 输出的角度通常遵循特定的标准来描述物体的方向。

在计算机视觉领域中，旋转矩形可以通过中心点坐标 (cx, cy)，宽度 w 和高度 h 来唯一确定，并通过一个额外的角度 θ 表达其相对于水平轴的倾斜程度[^1]。具体来说：

- **θ 的范围**：一般情况下，θ 被限定在一个区间内，通常是 [-90°, 0) 或者 [0°, 90°) ，这取决于具体的实现方式。

- **正负号约定**：当采用顺时针作为正向时，如果对象沿逆时针方向旋转，则返回正值；反之亦然。

为了更好地理解这一点，在 OpenCV 库中的 `cv::RotatedRect` 类里，角度参数是以度数形式给出并按照上述原则进行编码。下面是一个简单的 Python 函数示例，该函数接收由 YOLOv8 检测到的对象所对应的四个顶点坐标数组，并计算出适合机械臂操作所需调整后的抓取角。

import numpy as np


def calculate_robot_angle(points):
    """
    计算适合机械爪抓取的最佳角度
    
    参数:
        points (list of tuples): 包含四个顶点坐标的列表 [(x1,y1),...,(x4,y4)]
        
    返回:
        float: 抓取角度
    """

    # 将输入转换成 NumPy 数组以便于处理
    pts = np.array(points)

    # 获取最小外接圆心位置以及半径
    center, _ = cv.minEnclosingCircle(pts)

    # 使用两个相对边界的中点连线斜率求解夹具应朝向的角度
    edge_midpoints = [
        ((pts[i][0]+pts[(i+1)%4][0])/2., (pts[i][1]+pts[(i+1)%4][1])/2.)
        for i in range(4)]

    dx = edge_midpoints[1][0]-edge_midpoints[3][0]
    dy = edge_midpoints[1][1]-edge_midpoints[3][1]

    angle_rad = np.arctan2(dy, dx)
    angle_degrees = np.degrees(angle_rad)

    # 根据实际情况可能需要对最终结果做适当修正，
    # 这里假设我们希望保持与原始图像相同的参照系
    adjusted_angle = normalize_angle(angle_degrees)

    return adjusted_angle


def normalize_angle(angle):
    """将给定角度标准化至[-90, 0)"""
    while angle >= 0:
        angle -= 90.
    while angle < -90.:
        angle += 90.

    return angle

此代码片段展示了如何基于已知的旋转矩形顶点来推导出一个合理的抓取角度，从而使得机器人能够更精准地定位和拾起物品。需要注意的是，实际应用中还需考虑更多因素如传感器误差校准等问题。