opencv学习笔记之十五——最小外接矩形(RotatedRect返回角度angle问题）

最近在看一个车牌识别开源项目时，对其中RotatedRect的角度属性理解得不清楚，也查找了大量博客，得出了基本结论，最后通过实验进一步进行了验证。

RotatedRect该类表示平面上的旋转矩形，有三个属性：

1. 矩形中心点(质心)
2. 边长(长和宽)
3. 旋转角度

旋转角度angle的范围为[-90,0)，当矩形水平或竖直时均返回-90，请看下图：

来源：https://blog.csdn.net/qq_24237837/article/details/77850496

看了这幅图，我明白了一些，但还是有疑虑，这个角度如何产生？究竟是那条边（宽？高？）与哪条坐标系的角度呢？矩形的宽和高究竟如何确定？

带着这个疑问，继续查找，下面的博客给出了解释（图均来自该博客）：

也就是说，opencv的原点在左上角，横向为x轴，纵向为y轴，将x轴逆时针转动，碰到的第一条边（延长线）就为宽（Winth）,而与之所成角度就为angle。那么问题又来了，矩形宽不等于高，若宽>高，当x轴逆时针转动碰到的第一条边是短边，将这个短边作为宽Winth,那不是和 宽>高 这个实际情况矛盾么？且看下图：

角度确实已经确定了，但是width“有问题”，当我们算宽高比时，若不加判断，有些情况下（宽>高的实际情况）就会出错（结果相反），那如何解决呢？

当然，opencv这样不区分短长边就是为了照顾正方形。所以计算时我们首先要判断：width/height <1?,若是，则需要交换width和height 的值，这样在后续操作（车牌矫正，数学运算）才不会出错。

为了验证是否是这样我做个小实验，结果如下：

width>height

width<height

顺便做了个仿射变换：

综合上面的内容，角度和边长的确定已经弄清楚了。

我发现学习openCV，仅仅会用函数，只知道参数和属性还不行啊，太容易忘了，两年后真不一定记得呢，何况真正的开发都是要挖源码的，所以我决定以后在调用函数的同时，要看opencv的源码，理解它的实现过程，看这些大牛是如何写代码的，同时会记录在博客上，方便以后查看，嗯，就这样吧。

实验源码：

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
 void main()
 {
	    //轮廓最小外接矩形的绘制
		Mat srcImg = imread("pen4.jpg");
		//srcImg = srcImg(Rect(10,10,1000,690));
		namedWindow("scr", 0);
		imshow("scr", srcImg);
		Mat dstImg = srcImg.clone();
	    cvtColor(srcImg, srcImg, CV_BGR2GRAY);
	    threshold(srcImg, srcImg, 0, 255, CV_THRESH_OTSU + CV_THRESH_BINARY_INV); //二值化
	    //medianBlur(srcImg, srcImg, 9);
	    imshow("threshold", srcImg);
	
	    vector<vector<Point>> contours;
		findContours(srcImg, contours, CV_RETR_EXTERNAL, CV_CHAIN_APPROX_NONE);
	     Rect boundRect;  //定义外接矩形
	     RotatedRect box; //定义最小外接矩形

		 vector<vector<Point>>::iterator itc = contours.begin();
	     Point2f rect_point[4];
		 int i = 0;
     for (; itc!=contours.end(); itc++)
		    {  
		 
		         box = minAreaRect(Mat(*itc));  //计算每个轮廓最小外接矩形(旋转)
				 boundRect = box.boundingRect();
				 //boundRect = boundingRect(Mat(*itc));
		         circle(dstImg, Point(box.center.x, box.center.y), 5, Scalar(255,0, 0), -1, 8);  //绘制最小外接矩形的中心点
				// rectangle(dstImg, Point(boundRect.x, boundRect.y), Point(boundRect.x + boundRect.width, boundRect.y + boundRect.height), Scalar(0, 255, 0), 2, 8);
				 rectangle(dstImg, boundRect.tl(), boundRect.br() , Scalar(0, 255, 0), 3, 8);
				 box.points(rect_point);  //把最小外接矩形四个端点复制给rect数组
		        for (int j = 0; j<4; j++)
			         {
					line(dstImg, rect_point[j], rect_point[(j + 1) % 4], Scalar(0, 0, 255), 3, 8);  //绘制最小外接矩形每条边
		             }
				cout << "angle " << i << " :" << box.angle << endl;
				cout << "width " << i << " :" << box.size.width << endl;
				cout << "height " << i << " :" << box.size.height << endl<<endl;
				char width[20], height[20];
				sprintf(width, "width=%0.2f", box.size.width);//
				sprintf(height, "height=%0.2f", box.size.height);//
				putText(dstImg, width, box.center, CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 0.85, Scalar(0, 0, 255));
				putText(dstImg, height, box.center + Point2f(0, 20), CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL, 0.85, Scalar(0, 0, 255));
	     }
	 namedWindow("rec_dst", 0);
	 imshow("rec_dst", dstImg);

		
		//旋转校正
		float angle_rotation;
		if ((box.size.width / box.size.height) < 1)
			angle_rotation = 90 + box.angle;//正数，逆时针旋转
		else
			angle_rotation = box.angle; //负数，顺时针旋转

		double scale = 0.78;//缩放比例
		Mat rot_m = getRotationMatrix2D(box.center,angle_rotation,scale);//获得旋转矩阵
		warpAffine(dstImg, dstImg, rot_m, dstImg.size());//仿射变换

	    namedWindow("dst", 0);
		imshow("dst", dstImg);
		
	     waitKey(0);
}