MinAreaRect 角度 - 不确定返回的角度答案

【问题标题】：MinAreaRect angles - Unsure about the angle returnedMinAreaRect 角度 - 不确定返回的角度
【发布时间】：2021-12-20 17:21:34
【问题描述】：

从 MinAreaRect 的函数中，它是否返回 0-360 度范围内的角度？我不确定，因为我有一个方向为 90 度左右的对象，但我一直得到 -1 或 -15 度。这可能是 openCV 错误吗？

非常感谢任何指导。

谢谢

【问题讨论】：

标签： opencv angle

【解决方案1】：

我假设您使用的是 C++，但如果您使用的是 C 或 Python，答案应该是相同的。

函数minAreaRect似乎给出的角度范围是-90到0度，不包括零，所以区间是[-90, 0)。

如果它输出的矩形没有旋转，该函数给出 -90 度，即矩形有两条完全水平的边和两条完全垂直的边。随着矩形顺时针旋转，角度增加（趋向于零）。当达到零时，函数给出的角度再次回到 -90 度。

因此，如果您有一个来自minAreaRect 的长矩形，并且它平躺，minAreaRect 将调用角度 -90 度。如果您旋转图像直到minAreaRect 给出的矩形完全直立，那么角度将再次显示-90 度。

我实际上对此一无所知（我拖延了我的 OpenCV 项目以了解它是如何工作的：/）。无论如何，如果我解释得不够清楚，这里有一个演示 minAreaRect 的 OpenCV 程序：

#include <stdio.h>

#include <opencv\cv.h>
#include <opencv\highgui.h>

using namespace cv;

int main() {
    float angle = 0;
    Mat image(200, 400, CV_8UC3, Scalar(0));
    RotatedRect originalRect;
    Point2f vertices[4];
    vector<Point2f> vertVect;
    RotatedRect calculatedRect;

    while (waitKey(5000) != 27) {
        // Create a rectangle, rotating it by 10 degrees more each time.
        originalRect = RotatedRect(Point2f(100,100), Size2f(100,50), angle);

        // Convert the rectangle to a vector of points for minAreaRect to use.
        // Also move the points to the right, so that the two rectangles aren't
        // in the same place.
        originalRect.points(vertices);
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            vertVect.push_back(vertices[i] + Point2f(200, 0));
        }

        // Get minAreaRect to find a rectangle that encloses the points. This
        // should have the exact same orientation as our original rectangle.
        calculatedRect = minAreaRect(vertVect);

        // Draw the original rectangle, and the one given by minAreaRect.
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            line(image, vertices[i], vertices[(i+1)%4], Scalar(0, 255, 0));
            line(image, vertVect[i], vertVect[(i+1)%4], Scalar(255, 0, 0));
        }
        imshow("rectangles", image);

        // Print the angle values.
        printf("---\n");
        printf("Original angle:             %7.2f\n", angle);
        printf("Angle given by minAreaRect: %7.2f\n", calculatedRect.angle);
        printf("---\n");

        // Reset everything for the next frame.
        image = Mat(200, 400, CV_8UC3, Scalar(0));
        vertVect.clear();
        angle+=10;
    }

    return 0;
}

这使您可以轻松查看手动绘制的矩形的角度和形状与minAreaRect 对同一矩形的解释的比较。

【讨论】：

老兄，你是一个严肃的宝石。谢谢:)
没问题 :) OpenCV 的文档似乎遗漏了很多重要的细节
再问一个问题，如果它只给出介于 -90,-1 之间的天使，我怎么能从 rotaterect 获得 0-360 度的变换？是的，当您深入研究代码或其示例时，opencv 在文档方面可能会更好
好吧，OpenCV 无法自行解决这个问题。如果不确切知道你在做什么，很难说，但我采取的方法是在你的对象上获得一个朝向一侧的特征点。然后，当您从minAreaRect 获取矩形时，您可以看到该点在矩形中的位置，并使用它来计算对象的方向。
好的，谢谢，可能我得按你说的去做

【解决方案2】：

改进@Adam Goodwin 的答案，我想添加我的小代码来稍微改变行为：

我想要长边和垂直之间的角度（对我来说，这是考虑旋转矩形的最自然的方式）：

如果您需要相同的，只需使用以下代码：

void printAngle(RotatedRect calculatedRect){
    if(calculatedRect.size.width < calculatedRect.size.height){
        printf("Angle along longer side: %7.2f\n", calculatedRect.angle+180);
    }else{
        printf("Angle along longer side: %7.2f\n", calculatedRect.angle+90);
    }
}

要查看它的实际效果，只需将其插入 Adam Goodwins 代码：

printf("Angle given by minAreaRect: %7.2f\n", calculatedRect.angle);
printAngle(calculatedRect);
printf("---\n");

【讨论】：

如果我想检查我的 360 度旋转矩形。我们该怎么做。因为您当前的代码将使用 0-180 度垂直。有什么提示吗？

【解决方案3】：

经过大量实验，我发现minAreaRect()的矩形方向和输出角度之间的关系。可以概括为下图

以下描述假设我们有一个长宽不相等的矩形，即它不是正方形。

如果矩形垂直放置（宽度

如果矩形的顶部在第一象限，则检测到的角度随着矩形从水平位置旋转到垂直位置而减小，直到检测到的角度变为-90度。在第一象限，检测到的矩形的宽度大于其高度。

如果检测到的矩形的顶部位于第二象限，则角度会随着矩形从垂直位置旋转到水平位置而减小。但是第二象限和第一象限是有区别的。如果矩形接近垂直位置但尚未处于垂直位置，则其角度接近0。如果矩形接近水平位置但尚未处于水平位置，则其角度接近-90度。

here这个帖子也很好解释。

【讨论】：

【解决方案4】：

经过实验，我发现如果长边在底点的左边，角度值在长边和Y+轴之间，但是如果长边在底点的右边，角度值位于长边和 X+ 轴之间。所以我使用这样的代码（java）：

       rRect = Imgproc.minAreaRect(mop2f);
       if(rRect.size.width<rRect.size.height){
            angle = 90 -rRect.angle;
        }else{
            angle = -rRect.angle;
        }

角度从0到180。

【讨论】：

【解决方案5】：

这取决于 opencv 的版本，至少对于 Python 而言。

对于 opencv-python='4.5.4.60'。该角度是正 x 轴与轴逆时针旋转时遇到的第一条线之间的角度。以下是sn-p的代码。

import cv2
import numpy as np

box1 = [[0, 0], [1, 0], [1, 2], [0, 2]]
cv2.minAreaRect(np.asarray(box1))  # angel = 90.0

box2 = [[0, 0], [2, 0], [2, 1], [0, 1]]
cv2.minAreaRect(np.asarray(box2))  # angel = 90.0

box3 = [[0, 0], [2**0.5, 2**0.5], [0.5*2**0.5, 1.5*2**0.5], [-0.5*2**0.5, 0.5*2**0.5]]
cv2.minAreaRect(np.asarray(box3, dtype=np.float32))  # angle = 44.999

box4 = [[0, 0], [-2**0.5, 2**0.5], [-0.5*2**0.5, 1.5*2**0.5], [0.5*2**0.5, 0.5*2**0.5]]
cv2.minAreaRect(np.asarray(box4, dtype=np.float32))  # angle = 45.0

box5 = [[0, 0], [-0.5*2**0.5, 0.5*2**0.5], [-2**0.5, 0], [-0.5*2**0.5, -0.5*2**0.5]]
cv2.minAreaRect(np.asarray(box5, dtype=np.float32))  # angle = 45.0

对于 opencv-python='3.4.13.47'。该角度是正 x 轴和轴顺时针旋转时遇到的第一条线之间的角度。以下是sn-p的代码。

import cv2
import numpy as np

box1 = [[0, 0], [1, 0], [1, 2], [0, 2]]
cv2.minAreaRect(np.asarray(box1))  # angel = -90.0

box2 = [[0, 0], [2, 0], [2, 1], [0, 1]]
cv2.minAreaRect(np.asarray(box2))  # angel = -90.0

box3 = [[0, 0], [2**0.5, 2**0.5], [0.5*2**0.5, 1.5*2**0.5], [-0.5*2**0.5, 0.5*2**0.5]]
cv2.minAreaRect(np.asarray(box3, dtype=np.float32))  # angle = -44.999

box4 = [[0, 0], [-2**0.5, 2**0.5], [-0.5*2**0.5, 1.5*2**0.5], [0.5*2**0.5, 0.5*2**0.5]]
cv2.minAreaRect(np.asarray(box4, dtype=np.float32))  # angle = -45.0

box5 = [[0, 0], [-0.5*2**0.5, 0.5*2**0.5], [-2**0.5, 0], [-0.5*2**0.5, -0.5*2**0.5]]
cv2.minAreaRect(np.asarray(box5, dtype=np.float32))  # angle = -45.0

【讨论】：