文章目录
- org.openpnp.vision.pipeline.stages.DetectRectlinearSymmetry
- 功能
- 参数
- 例子
- 产生测试图像
- cv-pipeline
- 效果
- END
org.openpnp.vision.pipeline.stages.DetectRectlinearSymmetry
功能
检测具有矩形线性对称性的物体（例如矩形芯片、IC、排针、无源元件等）。它不依赖于清晰的边缘或完整的轮廓，而是通过分析图像在不同旋转角度下的水平和垂直截面（cross‑section）的对称性，找到使对称性最大的角度和中心位置，最终输出一个 RotatedRect（旋转矩形），包含物体的中心、尺寸和旋转角度.
参数
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
expectedAngle | double | 0 | 期望的物体旋转角度（度）。算法将在该角度附近搜索。 |
searchDistance | double | 100 | 围绕中心的搜索半径（像素）。用于确定中心偏移的范围。 |
searchAngle | double | 45 | 围绕expectedAngle的搜索范围（度，双向）。实际搜索角度范围为[expectedAngle - searchAngle, expectedAngle + searchAngle]。 |
maxWidth | double | 100 | 物体的最大宽度（像素）。用于限制截面分析的范围，提高效率。 |
maxHeight | double | 100 | 物体的最大高度（像素）。 |
symmetricLeftRight | boolean | true | 物体是否左右对称（在0°旋转时）。若为true，使用symmetricFunction；若为false，使用asymmetricFunction。 |
symmetricUpperLower | boolean | true | 物体是否上下对称（在0°旋转时）。若为true，使用symmetricFunction；若为false，使用asymmetricFunction。 |
symmetricFunction | SymmetryFunction | FullSymmetry | 当物体对称时，使用的对称评估函数。可选值：FullSymmetry,EdgeSymmetry,OutlineSymmetry,OutlineEdgeSymmetry,OutlineSymmetryMasked。 |
asymmetricFunction | SymmetryFunction | OutlineSymmetryMasked | 当物体不对称时，使用的对称评估函数。通常用于元件内部图案不对称但轮廓对称的情况。 |
minSymmetry | double | 10 | 最小对称性得分。得分 >1 表示有对称性，低于此值视为检测失败。 |
subSampling | int | 8 | 子采样步长。为加速，每隔subSampling像素采样一次。后续迭代会逐步减小该值以获得更高精度。 |
superSampling | int | 1 | 超采样因子，用于最终阶段的亚像素精度。1 表示无超采样，2 表示半像素精度。负值可提前停止细化。 |
smoothing | int | 5 | 高斯平滑核大小（像素）。用于消除由于像素网格和角度采样引起的噪声干扰。 |
gamma | double | 2.5 | 伽马校正指数。对像素亮度进行幂变换，gamma > 1会增强亮部对比度，有助于检测较亮的元件。 |
threshold | int | 128 | 掩膜对称模式下的亮度阈值（0-255）。仅当像素亮度大于该阈值时，才视为物体的一部分。 |
minFeatureSize | double | 40 | 掩膜对称模式下的最小特征尺寸（像素）。用于过滤掉小的噪声斑点，只有大于该尺寸的连续掩膜区域才被视为有效特征。 |
diagnostics | boolean | false | 是否在输出图像上叠加诊断信息（十字线、边界框等）。用于调试。 |
diagnosticsMap | boolean | false | 是否叠加角度对比图和截面轮廓图，提供更详细的诊断信息。 |
propertyName | String | "DetectRectlinearSymmetry" | 管道属性名称。如果设置，管道运行时可以通过该属性动态覆盖部分配置参数（如center、expectedAngle等）。 |
例子
产生测试图像
# @fn generate_rotated_rectangle_v2.pyimportcv2importnumpy as np# 图像尺寸width, height=800,600# 创建纯蓝色背景img=np.full((height,width,3),(255,0,0),dtype=np.uint8)# 矩形参数（未旋转时） rect_w,rect_h=200,120center=(width//2,height//2)angle=30# 逆时针旋转30度 # 方法：先在一个小画布上绘制未旋转的矩形，然后旋转并粘贴到背景上 # 创建足够大的画布（包含矩形） canvas_w=rect_w+100canvas_h=rect_h+100canvas=np.zeros((canvas_h,canvas_w,3),dtype=np.uint8)canvas[:]=(255,0,0)# 蓝色背景，与主图一致 # 在画布中央绘制白色矩形 cv2.rectangle(canvas,(50,50),(50+rect_w,50+rect_h),(255,255,255),-1)# 计算旋转矩阵，绕画布中心旋转 M=cv2.getRotationMatrix2D((canvas_w/2,canvas_h/2),angle,1.0)rotated=cv2.warpAffine(canvas,M,(canvas_w,canvas_h),borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT,borderValue=(255,0,0))# 将旋转后的矩形区域叠加到主图像中心# 找到旋转后非蓝色区域的边界gray=cv2.cvtColor(rotated, cv2.COLOR_BGR2GRAY)_, mask=cv2.threshold(gray,1,255, cv2.THRESH_BINARY)mask_inv=cv2.bitwise_not(mask)# 主图像中对应的区域（需要裁剪到主图范围内）x_start=center[0]- canvas_w//2 y_start=center[1]- canvas_h//2 x_end=x_start + canvas_w y_end=y_start + canvas_h roi=img[y_start:y_end, x_start:x_end]# 将旋转后的非蓝色部分复制到 ROIroi_bg=cv2.bitwise_and(roi, roi,mask=mask_inv)rotated_fg=cv2.bitwise_and(rotated, rotated,mask=mask)img[y_start:y_end, x_start:x_end]=cv2.add(roi_bg, rotated_fg)# 可选：绘制中心十字标记（绿色）cv2.line(img,(center[0]-50, center[1]),(center[0]+50, center[1]),(0,255,0),2)cv2.line(img,(center[0], center[1]-50),(center[0], center[1]+50),(0,255,0),2)# 添加文字cv2.putText(img, f"Rotated Rectangle, angle={angle} deg",(50,50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.7,(0,0,0),2)# 保存cv2.imwrite("rotated_rectangle_v2.png", img)print("已生成旋转矩形测试图像: rotated_rectangle_v2.png")cv-pipeline
<cv-pipeline><stages><cv-stageclass="org.openpnp.vision.pipeline.stages.ImageRead"name="read"enabled="true"file="D:\3rd\openpnp_prj\openpnp-official\openpnp-test-images\my_test\rotated_rectangle_v2.png"color-space="Bgr"handle-as-captured="false"/><cv-stageclass="org.openpnp.vision.pipeline.stages.ConvertColor"name="gray"enabled="true"conversion="Bgr2Gray"/><cv-stageclass="org.openpnp.vision.pipeline.stages.DetectRectlinearSymmetry"name="detect"enabled="true"expected-angle="30.0"search-distance="50.0"search-angle="20.0"max-width="250.0"max-height="180.0"symmetric-left-right="true"symmetric-upper-lower="true"symmetric-function="FullSymmetry"asymmetric-function="OutlineSymmetryMasked"min-symmetry="10.0"sub-sampling="4"super-sampling="2"smoothing="5"gamma="2.5"threshold="128"min-feature-size="20.0"diagnostics="true"diagnostics-map="false"property-name=""/><cv-stageclass="org.openpnp.vision.pipeline.stages.ImageRecall"name="recall"enabled="true"image-stage-name="read"/><cv-stageclass="org.openpnp.vision.pipeline.stages.DrawRotatedRects"name="draw"enabled="true"rotated-rects-stage-name="detect"thickness="2"draw-rect-center="true"rect-center-radius="4"show-orientation="true"><colorr="0"g="255"b="0"a="255"/></cv-stage><cv-stageclass="org.openpnp.vision.pipeline.stages.ImageWrite"name="save"enabled="true"file="output_rotated_rectangle.png"/></stages></cv-pipeline>
