課程名稱：線性代數 CS233 B
授課教師：簡廷因
發放時間：2020-11-02
截止時間：2020-11-30 23:59:59
題目說明
給一張圖片 ( jpg )，偵測出圖片中最長的直線，逆時針旋轉直到直線垂直於水平線，並將旋轉後多出來的部份塗黑，之後輸出成圖片檔 ( jpg )。
本次作業可使用 OpenCV 套件
參數設定：
Canny 使用 500，100
HoughLinesP 使用 1, CV_PI / 180, 250, 200, 10
OpenCV 設定
在Visual Studio 2019上使用OpenCV : 先依照這篇設定，之後會遇到錯誤類似於 LNK1104 無法開啟檔案 'opencv_world401d.lib'
[圖文] OpenCV 4.0.1 安裝配置在 Visual Studio 2019 : 之後再依照這篇設定環境參數即可。
解題思路
先使用 imread() 讀取圖片，之後使用 Canny() 完成邊緣偵測，再使用 HoughLinesP() 完成霍夫直線判斷，得到圖片中所有直線的陣列，之後遍歷陣列取得最長邊的斜率 ( 長度可使用 norm() 進行計算 )，並算出圖片需要旋轉的角度 ( 在 getSlope() 中 return 的地方，我也不知道為什麼要這樣弄，在網路上找的資料拼拼湊湊弄出來的 )，之後找出圖片的中心點 ( 長度寬度各除以二 )，並使用 getRotationMatrix2D() 找出旋轉矩陣，最後使用 warpAffine() 取得圖片旋轉後的結果並輸出檔案 ( 使用 imwrite() ) 即可。
請先看更新：點我
參考解法
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| #include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
double getSlope(vector<Vec4i>& lines)
{
double _max = 0, tmp;
Vec4i V;
for (auto& l : lines)
{
tmp = norm(Point(l[2], l[3]) - Point(l[0], l[1]));
if (tmp > _max) _max = tmp, V = l;
}
return atan((double)(V[3] - V[1]) / (double)(V[2] - V[0])) * 180 / CV_PI + 90;
}
int main(int argc, char* argv[])
{
if (argc < 3) return -1;
Mat Image = imread(argv[1], -1);
if (Image.empty()) return -1;
Mat canny;
Canny(Image, canny, 500, 100, 3);
vector<Vec4i> Lines;
HoughLinesP(canny, Lines, 1, CV_PI / 180, 250, 200, 10);
auto slope = getSlope(Lines);
Size sz = Image.size();
Point2f center(sz.width / 2., sz.height / 2.);
Mat rotMat = getRotationMatrix2D(center, slope, 1.0);
Mat result;
warpAffine(Image, result, rotMat, sz);
imwrite(argv[2], result);
}
|
參考資料
Opencv霍夫直线检测
opencv計算直線的斜率、截距，與水平線弧度值、角度值
用OpenCV實現Photoshop算法(一): 圖像旋轉
2020/12/01 00:39
老師系統好像出問題，抓錯資料導致測資錯誤，後來系統弄好後只剩 10 分，然後多了一些需要處理的情況。
還有原本是 逆時針旋轉，後來改成 朝最接近垂直線的角度旋轉。
修改旋轉角度： 原本是逆時針旋轉所以 slope 直接加 90，後來加上判斷，若順時針旋轉的角度較小則順時針旋轉，減 90。修改這邊後是 50 分。
彩色圖片： 原本的測資好像都是黑白的圖片，所以那時候沒有加上轉灰階，新測資的 6 ~ 10 是彩色的圖片，需要轉灰階才能成功偵測。
修改後的 Code：
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| #include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc/types_c.h>
using namespace std;
using namespace cv;
double getSlope(vector<Vec4i>& lines)
{
double _max = 0, tmp;
Vec4i V;
for (auto& l : lines)
{
tmp = norm(Point(l[2], l[3]) - Point(l[0], l[1]));
if (tmp > _max) _max = tmp, V = l;
}
return atan((double)(V[3] - V[1]) / (double)(V[2] - V[0])) * 180 / CV_PI;
}
int main(int argc, char* argv[])
{
if (argc < 3) return -1;
Mat Image = imread(argv[1], -1);
if (Image.empty()) return -1;
Mat gray;
cvtColor(Image, gray, CV_BGR2GRAY);
Mat canny;
Canny(gray, canny, 500, 100, 3);
vector<Vec4i> Lines;
HoughLinesP(canny, Lines, 1, CV_PI / 180, 250, 200, 10);
double slope = getSlope(Lines);
slope += (slope > 0) ? -90 : 90;
Size sz = Image.size();
Point2f center(sz.width / 2., sz.height / 2.);
Mat rotMat = getRotationMatrix2D(center, slope, 1.0);
Mat result;
warpAffine(Image, result, rotMat, sz);
imwrite(argv[2], result);
}
|
