一、函数原型

​该函数参数angleInDegrees默认为false,即弧度,当置为true时,则输出为角度。
phase函数根据函数来计算角度,计算精度大约为0.3弧度,当x,y相等时,angle为0。
数学上函数atan2为:

该函数的值域为,可以通过对负数结果加的方法,将函数的结果映射到范围内。

而c++中atan2函数是通过正切值返回弧度的,并通过判断x,y的正负决定象限,因此c++中atan2函数值域是从-Pi到Pi的。

二、小实验

Mat mat1(Size(, ), CV_32FC1), mat2(Size(, ), CV_32FC1), mat3;
mat1.at, ) ;  mat2.at, ) ;
mat1.at, ) ;  mat2.at, ) ;
mat1.at, ) ; mat2.at, ) ;
mat1.at, ) ; mat2.at, ) ;
phase(mat1,mat2,mat3,true);

最后mat3的计算结果:。由此可以看出opencv phase计算出的角度从0°-360°是已x轴正方向为0°,逆时针旋转增加,符合我们平常角度的计算方式。

三、实际运用

使用函数来计算图像方向场

原始图像

代码

//变量

    Mat img = cv::imread( "e:/template/***。png",0); 
    Mat grad1,grad2,angle;
    Sobel(img, grad1, CV_64FC1, 1, 0); //求梯度
    Sobel(img, grad2, CV_64FC1, 0, 1);
    blur(grad1,grad1,Size(6,6));
    blur(grad2,grad2,Size(6,6));
    phase(grad1, grad2, angle, true); //求角度
    normalize(angle, angle, 0, 255, NORM_MINMAX); //归一化 方便显示,和实际数据没有关系
    angle.convertTo(angle,CV_8UC1);
    

说明

在进行角度计算之前,对sobel计算的两个结果分别进行了6*6的平均卷积,这是基本的去噪思路。而后到phase一行,角度就已经求出来了,后面是为了方便显示。

注意,这里的角度是以x正方向为0,以逆时针为正方向,0-360的度量。并且显而易见分了内外。这个圆是比较简单的,如果对于复杂图像,就必须对角度的概念有深入理解。

 

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