rotate.py

import cv2
import numpy as np
import imutils
from math import sqrt, atan2, pi

"""
На фотографии находится угол наклона самой длинной прямой линии, после чего фотография поворачивается
на требуемый угол
"""

"""
Функция находит угол наклона самой большой полосы на кадре
"""
def find_angle(img, lines):
    # массив частот встречающися углов линий
    angles = []
    freqs = {} # словарь количество раз-угол
    max_length = 0
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        length = sqrt((x1 - x2) ** 2 + (y1 - y2) ** 2)
        angle = atan2(y2 - y1, x2 - x1)
        angle = angle * 180 / pi
        angles.append(angle)
        if length > max_length:
            max_length = length

    for angle in angles:
        times = angles.count(angle)
        if times not in freqs.values():
            freqs[times] = angle # угол - количество раз


    times = freqs.keys()
    most_times = max(times)
    most_angle = freqs[most_times] # это - самый часто встречающийся угол

    return most_angle

"""
Функция поворачивает картинку на заданные угол
Поворот происходит без обрезания краев фотографии
"""
def rotate(image, angle, colored):
    desired_angle = 0
    if angle < 0:
        dif = angle - abs(desired_angle)
        dif = -1 * dif
    else:
        dif = desired_angle - angle
    # если фотография цветная, то ее надо перевести в другой формат
    if colored == True:
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        gray = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
    elif colored == False:
        gray = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)

    edged = cv2.Canny(gray, 20, 100)

    # находим контуры на гранях
    cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL,
                            cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    cnts = imutils.grab_contours(cnts)

    # А НУЖНО ЛИ ЭТО ВООБЩЕ?
    # если контуры были найдены
    if len(cnts) > 0:
        # находим наибольший контур и рисуем его маску
        c = max(cnts, key=cv2.contourArea)
        mask = np.zeros(gray.shape, dtype="uint8")
        cv2.drawContours(mask, [c], -1, 255, -1)

        # находим бокс контура
        (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)
        # находим ROI (region of interest)
        imageROI = image[y:y + h, x:x + w]
        # накладываем маску
        maskROI = mask[y:y + h, x:x + w]
        imageROI = cv2.bitwise_and(imageROI, imageROI, mask=maskROI)

        # если сюда вместо image написать imageROI, то он обрежет фотку по определенному объекту на ней, а не
        # целиком её покажет
    rotated = imutils.rotate_bound(image, dif)

    return rotated


############################################################################################

if __name__ == "__main__":

    img = cv2.imread(r"C:\CREESTL\Programming\PythonCoding\semestr_3\parking_lot_detection\parking_lots\ro.png", 1)

    img = imutils.resize(img, width=800)
    rows,cols, height = img.shape
    cv2.imshow("original", img)
    cv2.waitKey()


    copy_1 = img.copy()

    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    edges = cv2.Canny(gray, 170, 200)
    cv2.imshow("edges", edges)
    cv2.waitKey()

    lines = cv2.HoughLinesP(edges, rho=1, theta=np.pi/180, threshold=50, minLineLength=10, maxLineGap=10)
    print("Всего линий ", len(lines))
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        cv2.line(copy_1, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 3)
    cv2.imshow("lines", copy_1)
    cv2.waitKey()

    angle = find_angle(edges, lines)

    result = rotate(img, angle, True)

    cv2.imshow("result", result)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()