怎么求出图像的旋转角度_OpenCV从仿射矩阵得到旋转量平移量缩放量

在OpenCV中，可以使用cv::decomposeProjectionMatrix()函数从仿射矩阵中获取旋转、平移和缩放的值。

假设我们有一个3x3的仿射矩阵A，可以将其拆分成3x3的旋转矩阵R、3x1的平移向量t和3x1的缩放向量s，具体方法如下：

cv::Mat A = ...; // 输入的3x3仿射矩阵
cv::Mat R, t, s;
cv::decomposeProjectionMatrix(A, R, t, s);

拆分后的旋转矩阵R是一个3x3的矩阵，其中R(0,0)、R(0,1)、R(1,0)和R(1,1)可以用来计算图像的旋转角度。

具体来说，我们可以使用以下公式来计算旋转角度：

double angle = atan2(R(1,0), R(0,0)) * 180 / CV_PI;

其中atan2()函数是求反正切的函数，atan2(y,x)的返回值是y/x的反正切值，单位是弧度。最后将弧度转换为角度即可。

需要注意的是，上述方法仅适用于旋转角度在[-90度, 90度]之间的情况，如果旋转角度在其他范围内，则需要进行特殊处理。

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opencv 中有计算图像匹配旋转矩阵和平移矩阵的函数吗，分别是什么

在 OpenCV 中，计算图像匹配旋转矩阵和平移矩阵的函数有两个，分别是 `cv::getRotationMatrix2D()` 和 `cv::estimateAffine2D()`。

`cv::getRotationMatrix2D()` 函数用于计算一个二维旋转矩阵，该矩阵可以用于将一个图像绕指定点旋转指定角度。该函数需要输入旋转中心点、旋转角度和缩放因子，然后返回一个 2x3 的旋转矩阵。

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opencv根据旋转向量和平移向量解算目标的旋转偏移量

可以使用OpenCV中的函数`cv2.Rodrigues()`将旋转向量转换为旋转矩阵，然后使用该矩阵计算旋转偏移量。具体步骤如下：

1. 将旋转向量和平移向量组合成一个4×4的变换矩阵，可以使用函数`cv2.Rodrigues()`将旋转向量转换为旋转矩阵，然后将其与平移向量组合成变换矩阵。示例代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 旋转向量和平移向量
rvec = np.array([0.1, 0.2, 0.3])
tvec = np.array([1, 2, 3])

# 使用Rodrigues函数将旋转向量转换为旋转矩阵
R, _ = cv2.Rodrigues(rvec)

# 组合成变换矩阵
T = np.concatenate((R, np.reshape(tvec, (3, 1))), axis=1)
T = np.concatenate((T, np.array([[0, 0, 0, 1]])), axis=0)

2. 计算旋转矩阵相对于参考旋转矩阵的旋转偏移量。假设参考旋转矩阵为`R_ref`，则旋转偏移量可以表示为：

# 参考旋转矩阵
R_ref = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])

# 计算旋转偏移量
delta_R = np.dot(R, np.linalg.inv(R_ref))

其中`np.linalg.inv()`函数用于求解矩阵的逆矩阵。

通过上述步骤，可以计算出目标的旋转偏移量`delta_R`。