Rotationswinkel eines Bildes bestimmen

[TDO88]

Hallo Zusammen,

ich habe eine Kamera und OpenCV im Einsatz.
Das Kamerabild zeigt auf eine Gitterstruktur (Gitterkreuz) und ich möchte nun den Rotationswinkel des Kreuzes bestimmen.
Also als Input habe ich bspw. das Bild test.jpg.

Ich habe es zunächst versucht über HoughlinesP das Kreuz zu erkennen und über die Lines davon wollte ich dann den Winkel bestimmen.
Allerdings erkennt der Algorithmus zu viele Linien, welche auch nicht zum Kreuz selbst gehören. Somit ist das vermutlich leider ein Holzweg, es sei denn man kann den Algorithmus so anpassen, dass die Linien eine gewisse "dicke" haben müssen?!

Vielleicht hat jemand eine Idee, wie man entweder mit HoughLines oder über einen anderen Weg den Rotationswinkel bestimmen kann?!

Vielen Dank schonmal

Grüße
TDO

 

[mihe7]

Evtl. könntest Du alle horizontalen und vertikalen Linien entfernen?

 

[Hough]

Du kannst vor der Houghtransformation einen Edge-Filter anwenden, dann werden wesentlich weniger Linien im Ergebnis sein. Das birgt allerdings die Gefahr, dass bei einem kantenreichen Bild (was hinter dem Gitter ist), Fehlinterpretationen zustande kommen.
Der Kantenfilter ist allerdings auch nicht unbedingt notwendig und es ist nicht schlimm, dass so viele Linien erkannt werden. Du kannst auswerten, welche Winkel wie häufig vorkommen, wobei Du eine Granularität festlegen mußt. Beispielsweise 0,1°. Es ist davon auszugehen, dass durch das Gitter Häufungen in der Nähe von zwei Winkeln eintreten werden: alpha ± 0,05° und beta ± 0,05°. Der eine Winkel ist der der vertikalen, der andere der der horizontalen Linien des Gitters. Ohne weitere Zusatzinformation läßt sich nicht allgemein bestimmen, welcher Winkel zu den horizontalen & welcher zu den vertikalen Linien gehört. Es kann also passieren, dass im Ergebnis ein um 90° gedrehtes Ergebnis entsteht.

 

[TDO88]

Vielen Dank für eure Antworten.
Mit dem Edge Filter werde ich mal testen.
Was ich in diesem Kamerabild aber bisher schon mache, ist ein Template zu suchen. Also ich habe mir ein Template des Kreuzes angelegt, welches ich im Bild mit Imgproc.matchTemplate(..) suche. Das funktioniert soweit wunderbar. Kann ich daraus evtl. sogar den Winkel bekommen?
Ich habe gesehen, dass es wohl schon andere mit Python oder C++ gemacht haben. So wie ich es verstanden habe, haben die sich aber eigene Funktionen geschrieben und benutzen nicht OpenCV dafür, wie z.B. hier:

GitHub - DennisLiu1993/Fastest_Image_Pattern_Matching: C++ implementation of a ScienceDirect paper "An accelerating cpu-based correlation-based image alignment for real-time automatic optical inspection"

C++ implementation of a ScienceDirect paper "An accelerating cpu-based correlation-based image alignment for real-time automatic optical inspection" - DennisLiu1993/Fastest_Image_Pattern_...

github.com

Hat jemand mit dieser Methode bereits Erfahrungen gesammelt? Da dieses matchTemplate ohnehin schon in meiner Anwendung gemacht wird, wäre das natürlich ein Träumchen, wenn man das auch für den Rotationswinkel benutzen könnte.

 

[TDO88]

Bzw. ich hab ganz vergessen, dass ich den Edge Canny Filter ja bereits anwende 🙄
Das ist der Code, den ich bisher für den Output oben habe:

Mat img_before = Imgcodecs.imread(sImagePath);
        
        HighGui.imshow("Before", img_before);
        
        //Converting the image to Gray
        Mat gray = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(img_before, gray, Imgproc.COLOR_RGBA2GRAY);
        //Detecting the edges
        Mat edges = new Mat();
        Imgproc.Canny(gray, edges, 60, 60*3, 3, false);
        // Changing the color of the canny
        Mat cannyColor = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(edges, cannyColor, Imgproc.COLOR_GRAY2BGR);
        //Detecting the hough lines from (canny)
        Mat lines = new Mat();
        Imgproc.HoughLines(edges, lines, 1, Math.PI/180, 150);
        
        for(int ii = 0; ii < lines.rows(); ii++)
        {
            double[] data = lines.get(ii, 0);
            double rho = data[0];
            double theta = data[1];
            double a = Math.cos(theta);
            double b = Math.sin(theta);
            double x0 = a*rho;
            double y0 = b*rho;
            //Drawing lines on the image
            Point pt1 = new Point();
            Point pt2 = new Point();
            pt1.x = Math.round(x0 + 1000*(-b));
            pt1.y = Math.round(y0 + 1000*(a));
            pt2.x = Math.round(x0 - 1000*(-b));
            pt2.y = Math.round(y0 - 1000 *(a));
            Imgproc.line(cannyColor, pt1, pt2, new Scalar(0, 0, 255), 1);
        }
        //Converting matrix to JavaFX writable image
        Image img = HighGui.toBufferedImage(cannyColor);
        JFrame frame = new JFrame("Test");
        frame.setSize(1060, 650);
        frame.add(new JLabel(new ImageIcon(img)));
        frame.setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
        frame.getContentPane().validate();
        frame.getContentPane().repaint();
        frame.setVisible(true);