opencv识别物体偏转角度

要识别物体的偏转角度，可以使用 OpenCV 中的霍夫变换。以下是一个简单的步骤：

1. 将图像转换为灰度图像，并应用边缘检测算法（如 Canny 边缘检测）。

2. 对边缘图像应用霍夫线变换来检测直线。这将返回一组直线参数，如极坐标表示法中的线条倾斜角度。

3. 统计检测到的直线的角度，并计算它们的平均值。这个平均值就是物体的偏转角度。

下面是一些示例代码，展示了如何使用 Python 和 OpenCV 实现这个过程：

import cv2
import numpy as np

# Load image
img = cv2.imread('image.jpg')

# Convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Apply Canny edge detection
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

# Apply Hough line transform
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)

# Calculate average line angle
angles = []
for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    angle = theta * 180 / np.pi
    angles.append(angle)
avg_angle = np.mean(angles)

# Print result
print("Object angle: %.2f degrees" % avg_angle)

请注意，这只是一个简单的示例代码。对于更复杂的场景，可能需要进行更多的图像预处理和参数调整。