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(

4

,

1

), CV_32FC1), mat2(Size(

4

,

1

), CV_32FC1), mat3;

mat1.at

<

float

>

(

0

,

0

)

=

1

;  mat2.at

<

float

>

(

0

,

0

)

=

1

;

mat1.at

<

float

>

(

0

,

1

)

=

1

;  mat2.at

<

float

>

(

0

,

1

)

=

-

1

;

mat1.at

<

float

>

(

0

,

2

)

=

-

1

; mat2.at

<

float

>

(

0

,

2

)

=

1

;

mat1.at

<

float

>

(

0

,

3

)

=

-

1

; mat2.at

<

float

>

(

0

,

3

)

=

-

1

;

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。