minAreaRect的角度的计算

本文深入解析了OpenCV中minAreaRect函数如何计算斜矩形的方向角度,揭示其角度范围为(-90,0),并说明了该角度是逆时针旋转第一条边与x轴夹角的事实。

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minAreaRect的角度的计算

我们都知道minAreaRect()返回的是包含轮廓的最小斜矩形(有方向的)。

那么这个斜矩形的方向怎么计算出来的,它的取值是多少?
通过官方文档得知它的角度是在(-90,0)之间的,在opencv上图片的圆点是在左上角的,所以它是逆时针旋转的,故此它的角度是小与0的。
逆时针旋转第一条边与x轴的夹角就是矩阵的旋转角度。

如图:
在这里插入图片描述
矩阵的旋转角度是与矩阵的长宽是没有任何关系的。

欢迎在下面评论,我写的不好。

### 如何使用 OpenCV 计算图像或对象的旋转角度 为了计算图像或对象的旋转角度,在OpenCV中通常会涉及到轮廓检测以及最小外接矩形的应用。通过找到物体的轮廓并拟合一个最小面积的边界框,可以从该边界框获取到其倾斜的角度。 对于给定的对象或者区域内的目标,先要转换成二值化图像以便更容易地识别边缘和形状特性。接着利用`findContours()`函数寻找这些封闭图形的轮廓;再调用`minAreaRect()`获得能够包围住这个轮廓的最小矩形及其参数——其中就包含了表示矩形方向的信息即旋转角[^3]。 下面是一段Python代码片段用于演示这一过程: ```python import numpy as np import cv2 def calculate_rotation_angle(image_path): # 加载图片并转化为灰度图 img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 应用阈值处理得到二值图像 ret,thresh = cv2.threshold(gray,127,255,0) # 查找轮廓 contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:] if len(contours)>0: cnt=contours[0] # 获取最小面积矩形 rect = cv2.minAreaRect(cnt) # 提取矩形的角度信息 angle = rect[-1] box = cv2.boxPoints(rect) box=np.intp(box)#np.intp: Integer used for indexing (same as C ssize_t; normally either int32 or int64). cv2.drawContours(img,[box],0,(0,0,255),2) print(f"The detected object's rotation angle is {angle} degrees.") return angle,img if __name__ == "__main__": path='your_image_file.png' angle,result_img = calculate_rotation_angle(path) cv2.imshow('Detected Angle',result_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 此程序首先加载了一张彩色图片,并将其变为黑白模式以简化后续操作。之后应用了固定阈值法创建了一个二值化的版本。通过对这幅新形成的单通道图像执行轮廓探测命令后,选取最大的那个作为分析主体。最后借助于`minAreaRect()`方法求得最贴合所选轮廓外形的那个直立矩形的相关属性,其中包括了描述它相对于水平线偏斜程度的数据项——这就是所谓的“旋转角度”。
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