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
user349026
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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。
该函数minAreaRect似乎给出了从 -90 到 0 度的角度，不包括零，因此区间为 [-90, 0)。
如果它输出的矩形没有旋转，则该函数给出-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，如果您从 有一个长矩形minAreaRect，并且它平躺，minAreaRect则将角度称为 -90 度。如果您旋转图像直到给出的矩形minAreaRect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，这是一个 OpenCV 程序，它演示了minAreaRect我是否还没有足够清楚地解释它：
#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minAreaRect与相同矩形的解释的比较。
于 2013-04-16T16:55:38.277 回答
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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）：
如果您需要相同的内容，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 代码中：
printf("Angle given by minAreaRect: %7.2f\n", calculatedRect.angle);
printAngle(calculatedRect);
printf("---\n");
于 2014-01-29T10:09:29.263 回答
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经过大量实验，我发现矩形方向和输出角度之间的关系minAreaRect()。可以概括为下图
下面的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 < 高度），则检测到的角度为 -90。如果矩形水平放置，则检测到的角度也是 -90 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。在第一象限中，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。
这里的这篇文章也很好地解释了这一点。
于 2018-12-19T13:45:33.417 回答
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，角度值在长边和Y+轴之间边和 X+ 轴。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。
于 2016-05-05T09:26:53.270 回答
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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。以下是要摘录的代码。
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。以下是要摘录的代码。
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
于 2021-12-20T05:48:04.657 回答