Opencv 二值图像定向

我试图找到一个二值图像的方向（其中方向被定义为最小惯性矩的轴，即最小面积秒矩）。我正在使用霍恩博士关于机器人视觉的书（麻省理工学院）作为参考

使用OpenCV，这里是我的函数，其中a、b和c是面积的二阶矩，见上述pdf第15页（文本第60页）：

OpenCV计算围绕原点（0,0）的二阶矩，因此我必须使用将轴移动到形状的中心，mr^2

我打电话的时候中心看起来很好

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

但是当我试图用这个函数画出转动惯量最小的轴时，它看起来完全是错误的

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：

（我希望它是垂直的）

---

（我希望它是水平的）

我有时使用方向返回，并对以下内容进行编码。它返回对象的确切方向。最大轮廓是检测到的形状

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 );
                    }
                }

cvmoments1，centmoments1；
双M00、M01、M10；
Cv力矩（最大_轮廓和力矩1）；
M00=cvGetSpatialMoment（&moments1,0,0）；
M10=cvGetSpatialMoment（&moments1,1,0）；
M01=cvGetSpatialMoment（&moments1,0,1）；
posX_黄色=（内部）（M10/M00）；
黄色=（内部）（M01/M00）；
双θ=0.5*atan(
（2*cvGetCentralMoment（和moments1、1、1））/
（CVGetCentralMoments（&moments1,2,0）-CVGetCentralMoments（&moments1,0,2））；
θ=（θ/PI）*180；
//拟合一个椭圆（并绘制它）
如果（最大轮廓->总计>=6）//只能进行椭圆拟合
//如果我们的分数超过6分
{
CvBox2D box=cvFitEllipse2（最大轮廓）；
如果（（box.size.widthwidth）和&（box.size.heightheight））
{
cvEllipseBox（imgYellowThresh，box，CV_RGB（255，255，255），3，8，0）；
}
}

a、b、c和θ的值是多少？你能把这些打印出来，让自己相信它们是对的吗？将对象居中时会发生什么情况？这有用吗？这将是开始调试的两个步骤…对于一个起点，您应该像

m20/m00

那样除法，而不是减法。a，b上的m.m00部分，c等使用平行轴定理将旋转点从图像原点移动到对象原点。@Jason只计算/中心/力矩时考虑了质心，第二力矩

m20

等不是/中心/力矩，因此它们不是“围绕原点（0，0）”计算的（但是

mu20

和etc是）。这里没有应用平行轴定理。我认为这可以使用“使用opencv力矩的deskew”解决，而且效果非常好。只是将a、b和c更改为中心力矩。谢谢！那么为什么不使用

框中的中心点和角度呢？您所做的所有力矩计算都没有使用…与
框的中心点和角度（C++中的RotatedRectangle）
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 );
                    }
                }