Cum pot calcula unghiul de înclinare al camerei dintr-o imagine 2D? [închis]

Salut!

Calcularea unghiului de înclinare al camerei dintr-o imagine 2D este un proces interesant și util în domeniul computer vision și prelucrarea imaginilor. Acest unghi poate fi folosit pentru a corecta distorsiunile și pentru a alinia imaginea cu o poziție orizontală sau verticală.

Pentru a calcula unghiul de înclinare, vom folosi metoda transformării Hough. Acesta este un algoritm popular în prelucrarea imaginilor, utilizat pentru detectarea liniilor drepte într-o imagine. Va trebui să urmați următorii pași pentru a obține unghiul de înclinare:

1. Încărcați imaginea în Python, utilizând biblioteca OpenCV. Puteți utiliza funcția cv2.imread() pentru a încărca imaginea și cv2.cvtColor() pentru a converti imaginea în scala de gri.

„`python
import cv2

image = cv2.imread(‘image.jpg’)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
„`

2. Aplicați detectarea marginilor în imaginea în scala de gri. Puteți utiliza funcția cv2.Canny() pentru a detecta marginile.

„`python
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
„`

3. Aplicați transformarea Hough pentru a detecta liniile drepte în imagine. Utilizați funcția cv2.HoughLinesP() pentru a obține coordonatele liniilor detectate.

„`python
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, threshold=100, minLineLength=100, maxLineGap=10)
„`

4. Calculați unghiul de înclinare al camerei utilizând coordonatele liniilor detectate. Puteți utiliza funcția np.arctan2() pentru a calcula unghiul între două puncte.

„`python
angles = []
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
angle = np.arctan2(y2 – y1, x2 – x1) * 180 / np.pi
angles.append(angle)
„`

5. Calculați media unghiurilor pentru a obține unghiul de înclinare al camerei.

„`python
mean_angle = np.mean(angles)
„`

6. Acum aveți unghiul de înclinare al camerei în grade. Acesta poate fi folosit pentru a corecta distorsiunile și pentru a alinia imaginea într-o poziție orizontală sau verticală.

Este important de menționat că acest algoritm presupune că imaginea conține linii drepte vizibile și că distorsiunile sunt minime. Dacă imaginea conține obiecte, text sau alte elemente care pot interfera cu detectarea liniilor drepte, rezultatele pot fi inexacte.

Sper că aceste informații îți sunt de folos! Dacă ai întrebări suplimentare, nu ezita să le adresezi.

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *