Binary Image Orientation

Question

我试图找到二进制图像的方向（其中方向定义为最小惯性矩的轴，即最小面积的二次矩）。作为参考，我正在使用Dr.Horn的书（MIT）作为机器人视觉which can be found here。

使用OpenCV的，这里是我的功能，其中a，b，c为区域的二阶矩的PDF 15页上找到上述（第60页的文字）：

Point3d findCenterAndOrientation(const Mat& src) 
{ 
    Moments m = cv::moments(src, true); 
    double cen_x = m.m10/m.m00; //Centers are right 
    double cen_y = m.m01/m.m00; 

    double a = m.m20-m.m00*cen_x*cen_x; 
    double b = 2*m.m11-m.m00*(cen_x*cen_x+cen_y*cen_y); 
    double c = m.m02-m.m00*cen_y*cen_y; 

    double theta = a==c?0:atan2(b, a-c)/2.0; 

    return Point3d(cen_x, cen_y, theta); 
} 

的OpenCV计算原点周围的二次矩（0,0），因此我必须使用Parallel Axis Theorem将轴移动到形状的中心mr^2。

中心期待权当我打电话

Point3d p = findCenterAndOrientation(src); 
rectangle(src, Point(p.x-1,p.y-1), Point(p.x+1, p.y+1), Scalar(0.25), 1); 

但是，当我尝试绘制的惯性最低的时刻轴，使用此功能，它看起来完全错误：

line(src, (Point(p.x,p.y)-Point(100*cos(p.z), 100*sin(p.z))), (Point(p.x, p.y)+Point(100*cos(p.z), 100*sin(p.z))), Scalar(0.5), 1); 

以下是一些输入和输出示例：

（我希望它是垂直）

（我希望它是水平）

Answer 1

我与定向工作有时背部和编码的以下。它返回对象的确切方向。 largest_contour是检测到的形状。

CvMoments moments1,cenmoments1; 
      double M00, M01, M10; 

      cvMoments(largest_contour,&moments1); 
      M00 = cvGetSpatialMoment(&moments1,0,0); 
      M10 = cvGetSpatialMoment(&moments1,1,0); 
      M01 = cvGetSpatialMoment(&moments1,0,1); 
      posX_Yellow = (int)(M10/M00); 
      posY_Yellow = (int)(M01/M00); 

      double theta = 0.5 * atan(
        (2 * cvGetCentralMoment(&moments1, 1, 1))/
        (cvGetCentralMoment(&moments1, 2, 0) - cvGetCentralMoment(&moments1, 0, 2))); 
       theta = (theta/PI) * 180; 

       // fit an ellipse (and draw it) 

       if (largest_contour->total >= 6) // can only do an ellipse fit 
               // if we have > 6 points 
       { 
        CvBox2D box = cvFitEllipse2(largest_contour); 
        if ((box.size.width < imgYellowThresh->width) && (box.size.height < imgYellowThresh->height)) 
        { 

         cvEllipseBox(imgYellowThresh, box, CV_RGB(255, 255 ,255), 3, 8, 0); 
        } 
       }