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问候溢出者，

我在 MatLab 中有一个灰色图像矩阵，并且该图像的特定像素坐标很少。我想计算该矩阵中矩形区域内值的平均值和标准差，以便：

  1. 它以一个角度定位（例如 0、45、90、135）
  2. 它包含所有几个像素
  3. 它的面积对于每个角度都是最小的，它的高度 >= 它的宽度

现在，如果我能在垂直、水平和双对角线的情况下这样做，我会很高兴，但如果我能在手头的任何角度做到这一点，我将非常感激。

有任何想法吗 ？

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所以，给定输入 angletheta和一堆坐标points，你想要那个角度的最小封闭矩形（这是什么意思？- 高度轴设置在那个角度？宽度轴？和垂直顺时针方向的角度（比如标题）或水平逆时针（如数学）？）。此外，我们调整高度，使其 >= 宽度。

在这种情况下，我认为以下方法可能有效：

  1. 将坐标转换为一个新的坐标系，该坐标系只是按角度旋转的 xy 轴theta（为此使用旋转矩阵）
  2. 在这个坐标系中找到最小的封闭矩形：现在只是在水平垂直维度上找到最小的封闭矩形（所以我们不需要再担心了，theta因为我们已经转换了坐标）
  3. 确保最小封闭矩形的高度 >= 宽度
  4. 将矩形转换回原始坐标系（将其旋转回theta）。
  5. 使用这些坐标来计算平均值/标准差。

像这样的东西可以工作（未经测试），调整你的愿望：

% pts is 2xn
% theta is in degrees, anticlockwise from horizontal.
% returns 2xn matrix of indices into the min enclosing rectangle.
function minClosingRect = calcMinEnclosingRect( pts, theta )
    % convert to radians and rotate by theta degrees ANTICLOCKWISE
    thRad  = theta*pi/180;
    rotMat = [ cos(thRad) -sin(thRad); sin(thRad) cos(thRad) ];

    ptsRot = rotMat * pts;

    % find minimum enclosing rectangle of ptsRot
    %  in the horizontal-vertical direction
    % this is just min/max coords.
    minX = min(ptsRot(1,:));
    maxX = min(ptsRot(1,:));
    minY = min(ptsRot(2,:));
    maxY = max(ptsRot(2,:));

    % make sure height >= width
    if (maxY-minY)<(maxX-minX)
        % NOTE: depending on how you want you can extend
        % - out the bottom
        % - the top
        % - centred (etc)
        % e.g. to make the rectangle taller out the bottom
        minY = maxY - (maxX-minX);
    end

    % construct indices into rectangle
    [X Y] = meshgrid( minX:maxX, minY:maxY )


    % convert indices back by rotating thRad degrees backwards.
    rotMatInv = [ cos(-thRad) -sin(-thRad); sin(-thRad) cos(-thRad) ];
    minClosingRect = rotMatInv * [X(:) Y(:)]';

然后像这样使用它（一个警告是 X/Y vs i/j）：

minClosingRect = calcMinEnclosingRect( pts, theta );
mean2( Img(minClosingRect) )
std2(  Img(minClosingRect) )
于 2011-12-30T11:15:05.157 回答