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本篇內容主要講解“C#如何實現opencv截取旋轉矩形區域圖像”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“C#如何實現opencv截取旋轉矩形區域圖像”吧!
前言:最近在工程中需要用到截取RotatedRect中的圖形,保存為Mat做后續處理。發現opencv文檔中沒有這個api,最開始想到的方案是將整張圖片進行相應的旋轉,然后再從中截取正矩形,但是我們要獲取的是部分區域,將整張圖片進行旋轉會造成很多的資源浪費。所以需要自行實現一個旋轉矩形的方案。
原理是利用向量空間變換,如圖
通過
Point2f[] points=rotatedRect.Points();
可獲取RotatedRect四個端點的坐標。先選定一個點為輸出Mat左上端點,這里采取的是離原圖左上角最近的端點(即x2+y2最小)。然后再選取相鄰的2個端點,作向量Vx及Vy。這里可以根據需求來選定Vx和Vy的方向,比如要求輸出Mat的Width大于Height,那就選定長的一邊為Vx。這里直接選定左上端點到順時針方向的端點的向量為Vx,即如圖所示。
在選定好Vx和Vy后,進行向量空間的變換。設在輸出的Mat中任一一個坐標點(i,j),對應在輸出Mat中的任一坐標點(x,y)。設左上端點坐標(x0,y0) (即圖中點2),
滿足:
設目標RotatedRect長寬為width height,有
然后做一個二重循環,將j從0循環到height,i從0循環到width,就可以得到輸出Mat所有像素的信息。
下面為一個截取BGR類型的Mat的RotatedRect的代碼
///<Summary> ///利用向量運算截取一個RotatedRect區域 ///</Summary> ///<param name="img">類型為CV_U8C3的Mat</param> ///<param name="rotatedRect">RotatedRect</param> public static Mat sliceRotetedImg8UC3(Mat img,RotatedRect rotatedRect){ // Rect bounding=rotatedRect.BoundingRect(); Point2f[] points=rotatedRect.Points(); int topLeftIndex=0; double topLeftR=points[0].X*points[0].X+points[0].Y*points[0].Y; for(int i=1;i<4;i++){ double r=points[i].X*points[i].X+points[i].Y*points[i].Y; if(r<topLeftR){ topLeftIndex=i; topLeftR=r; } } double x1=points[(topLeftIndex+1)%4].X-points[topLeftIndex].X,y1=points[(topLeftIndex+1)%4].Y-points[topLeftIndex].Y; double x2=points[(topLeftIndex+3)%4].X-points[topLeftIndex].X,y2=points[(topLeftIndex+3)%4].Y-points[topLeftIndex].Y; double vX1=x1,vY1=y1,vX2=x2,vY2=y2; int width=(int)Math.Sqrt(vX1*vX1+vY1*vY1),height=(int)Math.Sqrt(vX2*vX2+vY2*vY2); Mat ret=new Mat(new Size(width,height),MatType.CV_8UC3); // Console.WriteLine($"width={width},height={height}"); var indexer1=img.GetGenericIndexer<Vec3b>(); var indexer2=ret.GetGenericIndexer<Vec3b>(); for(int j=0;j<ret.Height;j++){ for(int i=0;i<ret.Width;i++){ double kx=(double)i/width,ky=(double)j/height; int x=(int)(points[topLeftIndex].X+kx*vX1+ky*vX2),y=(int)(points[topLeftIndex].Y+kx*vY1+ky*vY2); indexer2[j,i]=indexer1[y,x]; } } return ret; }
到此,相信大家對“C#如何實現opencv截取旋轉矩形區域圖像”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!
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