對OpenCV中“旋轉”的思考和實驗

​    我記得曾經有人對OpenCV的旋轉吐槽，意思是它自己沒有很好的關於選擇的算法。在新的版本里面添加了這些函數（我還沒有時間去看是什么時候pr的）。現在一個比較棘手的問題，就是OpenCV中旋轉是如何定量的，什么是正方向？什么是負方向？什么時候用角度？什么時候用弧度？

下面就是針對這幾個問題，通過查資料、做實驗的方式搞清楚。

一、OpenCV中旋轉式如何定量的

也就是坐標系問題。OpenCV坐標系以(0,0)點為原點，以向下為Y軸正方向，以向右為X軸正方向。

對於旋轉而言，通過“旋轉中點”和“旋轉的角度”兩個值來定量一個“旋轉”。

 

二、什么是正方向？什么是負方向？什么時候用角度？什么時候用弧度？

一般來說，坐標系中以X軸正方向為原點，而以逆時針為正、順時針為負。

至於什么時候用角度、什么時候用弧度，一般來說，角度180度對應於弧度的PI,由於在使用函數的時候，一般只能以數值類型（不帶單位）作為參數，所以需要根據函數自己的要求選擇弧度還是角度.

 

三、相關的函數和使用方法。

可能這才是最為關鍵的。我這樣來歸納。和旋轉相關的函數可以大致分為“獲得旋轉”和“使用旋轉”兩類。

“獲得旋轉”而言,旋轉矩形、PCA都可以獲得旋轉；

“使用旋轉”而言，可以使用放射變換 warpAffine

 

具體而言，包括以下內容：

1、 CV_EXPORTS_W  void rotate(InputArray src, OutputArray dst, int rotateCode);

這是OpenCV在新版本里面提供的選擇函數，第3個參數是旋轉的選擇，具體如下

enum RotateFlags {
    ROTATE_90_CLOCKWISE  =  0,  //Rotate 90 degrees clockwise
    ROTATE_180  =  1,  //Rotate 180 degrees clockwise
    ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE  =  2,  //Rotate 270 degrees clockwise
};
/** @brief Rotates a 2D array in multiples of 90 degrees.
The function rotate rotates the array in one of three different ways:
*   Rotate by 90 degrees clockwise (rotateCode = ROTATE_90).
*   Rotate by 180 degrees clockwise (rotateCode = ROTATE_180).
*   Rotate by 270 degrees clockwise (rotateCode = ROTATE_270).
@param src input array.
@param dst output array of the same type as src.  The size is the same with ROTATE_180,
and the rows and cols are switched for ROTATE_90 and ROTATE_270.
@param rotateCode an enum to specify how to rotate the array; see the enum RotateFlags
@sa transpose , repeat , completeSymm, flip, RotateFlags
*/

那么它存在的問題就是只能旋轉具體的角度(90、180)等，不是很靈活

 

2、rotate修改

為了解決不是很靈活的問題，自己重新寫的旋轉函數，第3個參數直接是旋轉的角度。

void rotate( const Mat & src, Mat & dst,  float angle)
{
    CV_Assert( !src.empty());
     float radian  = angle  / 180. 0  * PI;
     int uniSize  = max(src.cols, src.rows)  *  2;
     int dx  = (uniSize  - src.cols)  /  2;
     int dy  = (uniSize  - src.rows)  /  2;
    copyMakeBorder(src, dst, dy, dy, dx, dx, BORDER_CONSTANT);
      //旋轉中心
     Point2f center(dst.cols / 2, dst.rows / 2);
     Mat affine_matrix  = getRotationMatrix2D( center, angle,  1. 0 );
     warpAffine(dst, dst, affine_matrix, dst.size());
      float sinVal  = fabs(sin(radian));
      float cosVal  = fabs(cos(radian));
      //旋轉后的圖像大小
     Size targetSize(src.cols  * cosVal  + src.rows  * sinVal,src.cols  * sinVal  + src.rows  * cosVal);
      //剪掉四周邊框
      int x  = (dst.cols  - targetSize.width)  /  2;
      int y  = (dst.rows  - targetSize.height)  /  2;
     Rect rect(x, y, targetSize.width, targetSize.height);
     dst  = Mat(dst, rect);
 }

 

3、 getRotationMatrix2D函數

主要用於獲得圖像繞着 某一點的旋轉矩陣 

函數調用形式：

Mat getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale)

參數詳解：

Point2f center：表示旋轉的中心點

double angle：表示旋轉的 角度

double scale：圖像縮放因子

例子

# include  "opencv2/highgui/highgui.hpp"
# include  "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
# include  <iostream >
# include  <stdio.h >
using  namespace cv;
using  namespace std;
/// 全局變量
char * source_window  =  "Source image";
char * warp_window  =  "Warp";
char * warp_rotate_window  =  "Warp + Rotate";
/** @function main */
int main(  int argc,  char * * argv )
{
Point2f srcTri[ 3];
Point2f dstTri[ 3];
Mat rot_mat(  2,  3, CV_32FC1 );
Mat warp_mat(  2,  3, CV_32FC1 );
Mat src, warp_dst, warp_rotate_dst;
/// 加載源圖像
src  = imread( argv[ 1],  1 );
/// 設置目標圖像的大小和類型與源圖像一致
warp_dst  = Mat : :zeros( src.rows, src.cols, src.type() );
/// 設置源圖像和目標圖像上的三組點以計算仿射變換
srcTri[ 0]  = Point2f(  0, 0 );
srcTri[ 1]  = Point2f( src.cols  -  1,  0 );
srcTri[ 2]  = Point2f(  0, src.rows  -  1 );
dstTri[ 0]  = Point2f( src.cols * 0. 0, src.rows * 0. 33 );
dstTri[ 1]  = Point2f( src.cols * 0. 85, src.rows * 0. 25 );
dstTri[ 2]  = Point2f( src.cols * 0. 15, src.rows * 0. 7 ); 
/// 求得仿射變換
warp_mat  = getAffineTransform( srcTri, dstTri );
/// 對源圖像應用上面求得的仿射變換
warpAffine( src, warp_dst, warp_mat, warp_dst.size() );
/** 對圖像扭曲后再旋轉 */
/// 計算繞圖像中點順時針旋轉50度縮放因子為0.6的旋轉矩陣
Point center  = Point( warp_dst.cols / 2, warp_dst.rows / 2 );
double angle  =  - 50. 0;
double scale  =  0. 6;
/// 通過上面的旋轉細節信息求得旋轉矩陣
rot_mat  = getRotationMatrix2D( center, angle, scale );
/// 旋轉已扭曲圖像
warpAffine( warp_dst, warp_rotate_dst, rot_mat, warp_dst.size() );
/// 顯示結果
namedWindow( source_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
imshow( source_window, src );
namedWindow( warp_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
imshow( warp_window, warp_dst );
namedWindow( warp_rotate_window, CV_WINDOW_AUTOSIZE );
imshow( warp_rotate_window, warp_rotate_dst )；
/// 等待用戶按任意按鍵退出程序
waitKey( 0);
return  0;
}

 

4、通過pca獲得圖像的弧度

 

double getOrientation(vector <Point >  &pts, Point2f & pos,Mat & img)
{
     //Construct a buffer used by the pca analysis
    Mat data_pts  = Mat(pts.size(),  2, CV_64FC1);
     for ( int i  =  0; i  < data_pts.rows;  ++i)
    {
        data_pts.at < double >(i,  0)  = pts[i].x;
        data_pts.at < double >(i,  1)  = pts[i].y;
    }
     //Perform PCA analysis
    PCA pca_analysis(data_pts, Mat(), CV_PCA_DATA_AS_ROW);
     //Store the position of the object
    pos  = Point2f(pca_analysis.mean.at < double >( 0,  0),
        pca_analysis.mean.at < double >( 0,  1));
     //Store the eigenvalues and eigenvectors
    vector <Point2d > eigen_vecs( 2);
    vector < double > eigen_val( 2);
     for ( int i  =  0; i  <  2;  ++i)
    {
        eigen_vecs[i]  = Point2d(pca_analysis.eigenvectors.at < double >(i,  0),
            pca_analysis.eigenvectors.at < double >(i,  1));
        eigen_val[i]  = pca_analysis.eigenvalues.at < double >(i, 0);
    }
     return atan2(eigen_vecs[ 0].y, eigen_vecs[ 0].x);
}

 

這個函數的目的，在於通過PCA方法，獲得當前輪廓的主要方向。

 

5、直接獲得 某點旋轉以后位置，這個地方使用的是弧度

 

//獲得單個點經過旋轉后所在精確坐標
Point2f GetPointAfterRotate(Point2f inputpoint,Point2f center, double angle){
    Point2d preturn;
    preturn.x  = (inputpoint.x  - center.x) *cos( -angle)  - (inputpoint.y  - center.y) *sin( -angle) +center.x;
    preturn.y  = (inputpoint.x  - center.x) *sin( -angle)  + (inputpoint.y  - center.y) *cos( -angle) +center.y;
     return preturn;
}

此外值得注意的一點就是，其實我們可以不基於OpenCV函數，直接計算某點旋轉以后位置，采用的是數學方法。

 

 

四、使用例子

綜合使用，請查看：

【4Opencv】如何識別出輪廓准確的長和寬

感謝閱讀至此，希望有所幫助。

 

 

 

 

來自為知筆記(Wiz)