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我有以下转角图像:
我正在尝试获取白色角的 Angular ,即以下内容:
所以我走了一条明显的路去消除噪音
最佳答案
这是不使用cv::HoughLines()
的方法:在二进制图像上,执行一个功能以检测从图像中心到特定方向(左,右,上,下)的最远像素。此函数返回以下像素,在下图中以红色,绿色和蓝色绘制:
Left: [21, 35]
Top: [43, 0]
Right: [63, 35]
atan2()
方法从所有3个点计算 Angular 。
Angle: 57.8477 (degrees)
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <iostream>
enum imgEdge {
LEFT = 0,
RIGHT = 1,
TOP = 2,
BOTTOM = 3
};
// Find the most distant pixel from the center in a particular direction
cv::Point mostDistantPixel(const cv::Mat& input, const imgEdge& edge)
{
if (edge < 0 || edge > 3)
{
std::cout << "!!! mostDistantPixel() invalid side" << std::endl;
return cv::Point();
}
if (input.channels() > 1)
{
std::cout << "!!! mostDistantPixel() only single channel img is supported" << std::endl;
return cv::Point();
}
cv::Point mostDistant(-1,-1);
for (int r = 0; r < input.rows; r++)
{
for (int c = 0; c < input.cols; c++)
{
// Examine pure white pixels only (row, col)
if (input.at<uchar>(r,c) == 255)
{
switch (edge)
{
case imgEdge::LEFT:
if (c <= mostDistant.x || mostDistant == cv::Point(-1, -1))
mostDistant = cv::Point(c, r);
break;
case imgEdge::RIGHT:
if (c >= mostDistant.x || mostDistant == cv::Point(-1, -1))
mostDistant = cv::Point(c, r);
break;
case imgEdge::TOP:
if (r <= mostDistant.y || mostDistant == cv::Point(-1, -1))
mostDistant = cv::Point(c, r);
break;
case imgEdge::BOTTOM:
if (r >= mostDistant.y || mostDistant == cv::Point(-1, -1))
mostDistant = cv::Point(c, r);
break;
}
}
}
}
return mostDistant;
}
// Eucledian distance between 2 points
unsigned int distance(const cv::Point& a, const cv::Point& b)
{
return std::sqrt(std::pow(b.x-a.x, 2) + std::pow(b.y-a.y, 2));
}
// Compute the angle between 3 points (degrees)
double calcAngle(const cv::Point& center, const cv::Point& point, const cv::Point& base)
{
/* Compute the angle between the center, a point and it's base (starting point for the angle computation)
*
* %
* * * @ = center
* * @ # # = base (origin)
* * * % = point
* * From # to %, there are 90 degrees
*/
double angle = std::atan2(point.y - center.y, point.x - center.x) * 180 / 3.141592;
angle = (angle < 0) ? (360 + angle) : angle;
return (360 - angle);
}
int main()
{
cv::Mat img = cv::imread("corner.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
if (img.empty())
{
std::cout << "!!! imread()" << std::endl;
return -1;
}
// Find the left-most, right-most and top-most pixel
cv::Point leftPix = mostDistantPixel(img, imgEdge::LEFT);
std::cout << "Left: " << leftPix << std::endl;
cv::Point topPix = mostDistantPixel(img, imgEdge::TOP);
std::cout << "Top: " << topPix << std::endl;
cv::Point rightPix = mostDistantPixel(img, imgEdge::RIGHT);
std::cout << "Right: " << rightPix << std::endl;
// Draw pixels for debugging purposes
// cv::Mat colored;
// cv::cvtColor(img, colored, CV_GRAY2BGR);
// cv::circle(colored, leftPix, 2, cv::Scalar(0, 0, 255), cv::FILLED); // red
// cv::circle(colored, topPix, 2, cv::Scalar(0, 255, 0), cv::FILLED); // green
// cv::circle(colored, rightPix, 2, cv::Scalar(255, 0, 0), cv::FILLED); // blue
// cv::imwrite("points.png", colored);
// Find the pivot point: which of them is closest to the center
cv::Point center(img.cols/2, img.rows/2);
unsigned int leftDistance = distance(center, leftPix);
unsigned int rightDistance = distance(center, rightPix);
unsigned int topDistance = distance(center, topPix);
// This part needs a lot more testing and refinement
double angle = 0;
if (leftDistance <= rightDistance && leftDistance <= topDistance)
angle = calcAngle(leftPix, topPix, rightPix); // looks good
else if (rightDistance <= leftDistance && rightDistance <= topDistance)
angle = calcAngle(rightPix, leftPix, topPix); // needs testing
else
angle = calcAngle(topPix, leftPix, rightPix); // needs testing
std::cout << "Angle: " << angle << " (degrees)" << std::endl;
return 0;
}
关于python - 使用opencv检测角的角度,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48488723/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!