opencv ---minAreaRect（）计算偏转角度并纠正

• 此次试验的目的是计算目标图像偏转的角度，在不改变图像尺寸下纠正
• 这里主要用到minAreaRect（）函数和getRotationMatrix2D()函数
• 先简单的介绍下minAreaRect（）函数，本人在这里踩了一些坑，在这里说明一下，如有不妥的地方，大家尽管指正。

函数为minAreaRect(InputArray points) ，InputArray points是所要求最小外接矩形的点集，这个点集不定个数。

这个矩形是可以有偏转角度的，可以与图像的边界不平行。

调用形式：RotatedRect minAreaRect(InputArray points)

• 角度计算规则：以左上角为原点，X轴逆时针旋转，所得到的第一个角度即为旋转角度，第一条边为最小外接矩形的宽。角度范围[-90，0]，当最小外接矩形平行（或垂直）X轴时角度为-90。（跟目标图像的长宽没关系）

顺时针为正，逆时针为负

• 函数getRotationMatrix2D(Point2f center, double angle, double scale)

参数详解：

Point2f center：表示旋转的中心点

double angle：表示旋转的角度  //这里的角度顺时针为负，逆时针为正

double scale：图像缩放因子

• 踩坑的地方主要在角度分不清，我总结了一下：

minAreaRect():以X轴正方向为起点，顺时针为正，逆时针为负

getRotationMatrix2D():以X轴正方向为起点，顺时针为负，逆时针为正

• 下面是一个例子：

• #include <iostream>
  #include <string>
  #include <math.h>
  #include <vector>
  #include <io.h>
  #include <fstream>
  #include <opencv2/opencv.hpp>
  #include <opencv2/core/core.hpp>
  #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
  
  using namespace cv;
  using namespace std;
  
  int main()
  {  
  	Mat image = imread("a11.jpg");  
  	Mat gaussianimage,grayimage, cannyimage, thresholdimage;
  
  //---------------------旋转-----------------
  	//计算偏转角度
  	GaussianBlur(image, gaussianimage, Size(5, 5), 3, 3);//尽可能多的去除杂质
  	Canny(gaussianimage, cannyimage, 50, 150, 3);
  	cvtColor(cannyimage, grayimage, CV_GRAY2BGR);
  	vector<vector<Point>>vec_point;
  	vector<Vec4i>hireachy;
  	findContours(cannyimage, vec_point, hireachy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);
  
  	double degree = 0;
  	for (size_t i = 0; i < vec_point.size(); i++)
  	{
  		RotatedRect minrect = minAreaRect(vec_point[i]);//minAreaRect():以X轴正方形为起点，顺时针为正，逆时针为负
  		degree = minrect.angle;
  		
          //此处目的是为了让目标图像旋转到水平位置
  		if (degree > -90 && degree <= -45)
  		{
  			degree += 90;
  		}
  		else if (degree >-45 && degree < 0)
  		{
  			degree;
  		}
  		else
  		{
  			degree = 0;
  		}		
  		cout <<"degree:" << degree << endl;
  	}	
  
  	//旋转纠正
  	Point center = Point(image.cols / 2, image.rows / 2);
  	double angle = degree;
  	double scale = 1;
  	Mat rot(2, 3, CV_32FC1);
  	rot = getRotationMatrix2D(center, angle, scale);//getRotationMatrix2D():以X轴正方形为起点，顺时针为负，逆时针为正
  	Mat rotimage;
  	warpAffine(image, rotimage, rot, image.size());
  	namedWindow("rotation", 0);
  	resizeWindow("rotation", 800, 600);
  	imshow("rotation", rotimage);
  }

  效果图：
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