利用opencv函数对图像旋转后，按旋转偏移新计算新的图像外接四边形绘制

利用模板匹配后，基于模板旋转1度角度逼近匹配目标图像，计算出第一个符合的目标模组图像的旋转角度，记录目标模组

旋转角度为⊙，模板选定的正方形区域，利用 matchTemplate函数，匹配方法选取平方差匹配，method=CV_TM_SQDIFF，

计算出最小旋转角度，但是需要绘制出旋转外接四边形， minMaxLoc函数，寻找到最小值的左上角顶点坐标，记录为x1,y1;

如图所示，偏转后的左上角的顶点为x11,y11，

     

x11,y11是目标模组的偏移后的坐标点的位置，x1,y1的坐标位置与模组中心位置的夹角为正方形的夹角

为45度，偏转角度上面算出为⊙，可以计算出x1,y1到中心之间的距离L的长度为，三角形的斜边。旋转后的图像

x11,y11到旋转中心的长度L未变。根据以上几个参数可以算出旋转后的新的坐标点的位置。

void new(Mat &display,Mat &tempImg,int &x,int &y,double &theta, Point2f *subP3)
{
    int ox = 2;
    int oy = 2;

    int nx = x;
    int ny = y;
    nx+=ox;ny+=oy;
    
    float cols = (float)tempImg.cols;
float rows = (float)tempImg.rows;
cols-=2*ox;rows-=2*oy;
//cout<<"cols="<double theta1 = 45*3.14/180;//原始图像最小顶点与旋转中心的夹角
double theta2 = -theta*3.14/180;//模板匹配后的图像偏转角度
//cout<<"sintheta"<int l = sqrtf(cols*cols+rows*rows)/2;//斜边的长度L，固定不变，勾股定理算出
//cout<<"l="</*对于opencv整个图像坐标的起点的偏移计算,nx+cols/2为x1做偏移处理后的nx加上图像一半

像素长度的坐标，再减去旋转后的点的x的长度（-L*cos(theta1+theta2)），即为新的坐标点的x坐标，

y同理*/

int x1 = -l*cos(theta1+theta2)+nx+cols/2;
int y1 = -l*sin(theta1+theta2)+ny+rows/2;
//cout<<"x1="<//cout<<"x1'="</*x2y2*/
int x2 = -l*cos(theta1-theta2)+nx+cols/2;
int y2 = l*sin(theta1-theta2)+ny+rows/2;
//cout<<"x1="<//cout<<"x1'="</*x3y3*/

/*这边的每个偏移后的x,y的坐标都需要做一次根据L与旋转角度的正弦余弦变化，计算出新的x,y长度，所以

前面的参数有+有-，角度的有加有减*/
int x3 = l*cos(theta1-theta2)+nx+cols/2;
int y3 = -l*sin(theta1-theta2)+ny+rows/2;
//cout<<"x3="<//cout<<"x3'="</*x4y4*/
int x4 = l*cos(theta1+theta2)+nx+cols/2;
int y4 = l*sin(theta1+theta2)+ny+rows/2;
//cout<<"x="<//cout<<"x'="</*new rect*/
//将新的坐标点存入Point2f的坐标点组。

    subP3[0].x = x1;
    subP3[0].y = y1;
    subP3[1].x = x3;
    subP3[1].y = y3;
    subP3[2].x = x4;
    subP3[2].y = y4;
    subP3[3].x = x2;
    subP3[3].y = y2;

//最后根据line函数画出图像外接四边形
    for(int jj = 0; jj <=3; jj++)
      {
line(display,subP3[jj],subP3[(jj+1)%4],Scalar(255,255,0),1);
      }
imshow("srcImg", display);   


}

效果图像：