OpenCV 計算圖像旋轉角度：基於特徵點匹配與幾何變換估計

問題描述

給定兩張圖片，其中一張是另一張旋轉後的結果，需利用 OpenCV 計算旋轉角度。

核心思路

1. 特徵檢測與匹配：使用 ORB、SIFT 或 SURF 提取關鍵點與描述子，進行特徵匹配（BFMatcher 或 FLANN）。
2. 剔除錯誤匹配：應用 RANSAC 算法（findHomography 或 estimateAffinePartial2D）獲取幾何變換矩陣並過濾外點。
3. 從變換矩陣提取角度：
   • 若為仿射矩陣 M = [R | t]，旋轉角度 θ = atan2(M[1][0], M[0][0])（弧度制）。
   • 若為單應性矩陣 H，先分解得到旋轉分量。

代碼片段

Mat img1 = imread("ref.jpg", 0), img2 = imread("rot.jpg", 0);
Ptr orb = ORB::create();
vector kp1, kp2;
Mat desc1, desc2;
orb->detectAndCompute(img1, noArray(), kp1, desc1);
orb->detectAndCompute(img2, noArray(), kp2, desc2);

BFMatcher matcher(NORM_HAMMING);
vector matches;
matcher.match(desc1, desc2, matches);
// 篩選優質匹配...
vector pts1, pts2;
for (auto& m : goodMatches) {
    pts1.push_back(kp1[m.queryIdx].pt);
    pts2.push_back(kp2[m.trainIdx].pt);
}
Mat H = findHomography(pts1, pts2, RANSAC);
// 從 H 分解旋轉角度（略）

注意事項

• 圖像縮放、翻轉會影響角度計算，需確認是否為純旋轉。
• 紋理較少圖片特徵點不足，可嘗試模板匹配或極性坐標轉換+相位相關法。