update 优化物理坐标计算

AlgorithmModule/include/ImageAllResult.h

@@ -71,8 +71,19 @@ public:
     float fscale_detToresult_y = 0;
 
     // 产品左上角（rot_cur_roi.boundingRect）在检测图 detImg 中的偏移，缺陷坐标转换到产品坐标系时需减去该间隙
+    // 注意：这是轴对齐的近似换算，仅在无旋转矩形（vProductQuadInDet 为空）时作为退化路径使用
     cv::Point ptRoiOffsetInDet = cv::Point(0, 0);
 
+    // 产品旋转外接矩形四角在 detImg 坐标系下的坐标，顺序固定为 0左上 1右上 2左下 3右下
+    // 非空时用「缺陷点到两条边线段的距离」把点换算成产品坐标，可抗产品倾斜
+    std::vector<cv::Point2f> vProductQuadInDet;
+
+    // 缺陷点(detImg 坐标) -> 产品坐标(像素)
+    //   x = 到左边线段(左下->左上)的垂距，y = 到顶边线段(左上->右上)的垂距，落在矩形内为正
+    // 这样同一物理位置在产品任意倾斜角下都能得到相同的产品坐标（轴对齐相减做不到）
+    // vProductQuadInDet 无效时退化为 ptRoiOffsetInDet 轴对齐平移（旧行为）
+    cv::Point2f DetPointToProductCoord(const cv::Point2f &ptDet) const;
+
     int NG_num = 0;
     int YS_num = 0;
     int Ok_num = 0;

AlgorithmModule/include/ImageDetConfig.h

@@ -18,7 +18,9 @@ struct QX_ERROR_INFO_
 	int Idx;
 	int result;
 	std::string result_name;
-	cv::Rect roi;
+	cv::Rect roi;    // 缺陷框（产品坐标系，抗倾斜；roi.x/y 为框左上角）
+	cv::Rect roiDet; // 缺陷框（检测图 detImg 坐标系，小图裁剪/定位等内部用途）
+	cv::Point2f ptProduct = cv::Point2f(0.f, 0.f); // 缺陷中心的产品坐标（像素，抗倾斜，float 精度）
 	int area;
 	int energy;
 	float JudgArea;
@@ -59,7 +61,9 @@ struct QX_ERROR_INFO_
 		result = 0;
 		result_name = "OK";
 		density = 0;
-		cv::Rect roi = cv::Rect(0, 0, 0, 0);
+		roi = cv::Rect(0, 0, 0, 0);
+		roiDet = cv::Rect(0, 0, 0, 0);
+		ptProduct = cv::Point2f(0.f, 0.f);
 		detLogList.erase(detLogList.begin(), detLogList.end());
 		detLogList.clear();
 		detRegionidxList.clear();

AlgorithmModule/include/ImgCheckAnalysisy.hpp

@@ -196,6 +196,9 @@ private:
     // 边缘缺陷检测
     int Edge_Qx_Det(const cv::Mat &img);
 
+    // 缺陷框(detImg 坐标) -> 产品坐标（抗倾斜），并记录 detImg 坐标框
+    int ConvertDetRoiToProduct(QX_ERROR_INFO_ &qxerror);
+
     // 把blob 汇总成  检测结果。
     int BLobToDetResult();
 

AlgorithmModule/src/ImageAllResult.cpp

@@ -8,6 +8,9 @@
  */
 #include "ImageAllResult.h"
 
+#include <algorithm>
+#include <cmath>
+
 ImageAllResult::ImageAllResult()
 {
 	detlog = std::make_shared<DetLog>();
@@ -44,6 +47,55 @@ bool ImageAllResult::IsNotDet()
 	return false;
 }
 
+// 点到「线段所在直线」的有符号垂距，法线 n 指向的一侧为正
+static bool SignedPerpDistToEdge(const cv::Point2f &p, const cv::Point2f &a, const cv::Point2f &b, float &fDist)
+{
+	const cv::Point2f d = b - a;
+	const float len = std::sqrt(d.x * d.x + d.y * d.y);
+	if (len < 1e-6f)
+	{
+		return false;
+	}
+	// 顺时针顶点序(左上->右上->右下->左下)下，内侧法线 = (-dy, dx)/|d|
+	const cv::Point2f n(-d.y / len, d.x / len);
+	fDist = (p.x - a.x) * n.x + (p.y - a.y) * n.y;
+	return true;
+}
+
+cv::Point2f ImageAllResult::DetPointToProductCoord(const cv::Point2f &ptDet) const
+{
+	if (vProductQuadInDet.size() != 4)
+	{
+		// 没有旋转矩形：退化为轴对齐平移（旧行为）
+		return cv::Point2f(ptDet.x - ptRoiOffsetInDet.x, ptDet.y - ptRoiOffsetInDet.y);
+	}
+
+	// 固定四角顺序：0左上 1右上 2左下 3右下（先按 y 再按 x 排序）
+	std::vector<cv::Point2f> v = vProductQuadInDet;
+	std::sort(v.begin(), v.end(), [](const cv::Point2f &a, const cv::Point2f &b) { return a.y < b.y; });
+	if (v[0].x > v[1].x)
+	{
+		std::swap(v[0], v[1]);
+	}
+	if (v[2].x > v[3].x)
+	{
+		std::swap(v[2], v[3]);
+	}
+	const cv::Point2f &pLT = v[0];
+	const cv::Point2f &pRT = v[1];
+	const cv::Point2f &pLB = v[2];
+
+	float fX = 0.f;
+	float fY = 0.f;
+	// x: 到左边线段(左下->左上)的垂距；y: 到顶边线段(左上->右上)的垂距
+	if (!SignedPerpDistToEdge(ptDet, pLB, pLT, fX) ||
+		!SignedPerpDistToEdge(ptDet, pLT, pRT, fY))
+	{
+		return cv::Point2f(ptDet.x - ptRoiOffsetInDet.x, ptDet.y - ptRoiOffsetInDet.y);
+	}
+	return cv::Point2f(fX, fY);
+}
+
 int ImageAllResult::AddDetImage(std::shared_ptr<shareImage> p)
 {
 	{

AlgorithmModule/src/ImageResultJudge.cpp

@@ -119,11 +119,16 @@ int ImageResultJudge::GetAIDetImg(std::shared_ptr<ImageAllResult> pImageResult,
 QXImageResult ImageResultJudge::BuildDefectImage(std::shared_ptr<ImageAllResult> pImageResult, QX_ERROR_INFO_ *QX_info, 
                                                   int qxidx, cv::Point pCenter, float fs_resize_x, float fs_resize_y)
 {
-	cv::Rect roi = QX_info->roi; // 缺陷坐标（产品坐标系，已减去裁剪框与产品左上角的间隙）
+	cv::Rect roi = QX_info->roi; // 缺陷坐标（产品坐标系，抗倾斜）
-	// 还原检测图(detImg)坐标，用于缺陷小图裁剪等内部用途
+	// 检测图(detImg)坐标框，用于缺陷小图裁剪等内部用途。
-	cv::Rect roi_det = roi;
+	// 优先用 ImgCheckAnalysisy 记录的真实 detImg 框：产品倾斜时无法再由产品坐标加回偏移还原
+	cv::Rect roi_det = QX_info->roiDet;
+	if (roi_det.empty())
+	{
+		roi_det = roi;
 		roi_det.x += pImageResult->ptRoiOffsetInDet.x;
 		roi_det.y += pImageResult->ptRoiOffsetInDet.y;
+	}
 	float JudgArea = QX_info->JudgArea;
 	float flen = QX_info->flen;
 	float fbreadth = QX_info->fbreadth;
@@ -167,9 +172,18 @@ QXImageResult ImageResultJudge::BuildDefectImage(std::shared_ptr<ImageAllResult>
 	tem.resizeImgroi.y = roi_det.y * fs_resize_y;
 	tem.resizeImgroi.height = roi_det.height * fs_resize_y;
 
-	// 缺陷中心：产品坐标系（像素/物理），相对产品左上角
+	// 缺陷中心：产品坐标系（像素/物理），相对产品左边/顶边
+	if (!QX_info->roiDet.empty())
+	{
+		// 抗倾斜路径：直接用点到左边/顶边线段的垂距（float 精度，不受框取整影响）
+		tem.x_pixel = QX_info->ptProduct.x;
+		tem.y_pixel = QX_info->ptProduct.y;
+	}
+	else
+	{
 		tem.x_pixel = roi.x + roi.width * 0.5;
 		tem.y_pixel = roi.y + roi.height * 0.5;
+	}
 
 	tem.x_mm = tem.x_pixel * m_fImgage_Scale_X;
 	tem.y_mm = tem.y_pixel * m_fImgage_Scale_Y;
@@ -241,13 +255,25 @@ int ImageResultJudge::ResultJudge(std::shared_ptr<ImageAllResult> pImageResult)
 		std::string qx_wb = WHITE_BLCAK_Names[QX_whiteBLACK];
 
 		pQxLog->AddCheckstr(PrintLevel_1,
-							"", "qxidx: %d   roi[%d %d  %d  %d]  qx %d %s %s JudgArea %f  hj %f len %f breadth %f energy %d region num %ld",
+							"", "qxidx: %d   roi[%d %d  %d  %d] roidet[%d %d  %d  %d]  qx %d %s %s JudgArea %f  hj %f len %f breadth %f energy %d region num %ld",
-							qxidx, roi.x, roi.y, roi.width, roi.height, config_qx_type, qx_name.c_str(), qx_wb.c_str(),
+							qxidx, roi.x, roi.y, roi.width, roi.height,
+							QX_info->roiDet.x, QX_info->roiDet.y, QX_info->roiDet.width, QX_info->roiDet.height,
+							config_qx_type, qx_name.c_str(), qx_wb.c_str(),
 							JudgArea, grayDis, flen, fbreadth, energy, QX_info->detRegionidxList.size());
 
+		// 中心点用 detImg 坐标：检测区域(roiList_Src)与结果图绘制都在该坐标系下
+		// （产品坐标会整体平移一个常量，不影响两两距离，但绘制会偏）
 		cv::Point pCenter;
+		if (!QX_info->roiDet.empty())
+		{
+			pCenter.x = QX_info->roiDet.x + QX_info->roiDet.width * 0.5;
+			pCenter.y = QX_info->roiDet.y + QX_info->roiDet.height * 0.5;
+		}
+		else
+		{
 			pCenter.x = roi.x + roi.width * 0.5;
 			pCenter.y = roi.y + roi.height * 0.5;
+		}
 
 		bool bNG_Status = false;
 		bool bYS_Status = false;

AlgorithmModule/src/ImgCheckAnalysisy.cpp

@@ -881,17 +881,36 @@ int ImgCheckAnalysisy::CheckRun()
 	m_pdetlog->AddCheckstr(PrintLevel_0, "2、pre detect", "-------------------------AI_Edge------------succ---time %ld----\n", time_edge_e - time_edge_s);
 
 	m_Crop_Roi_paramImg = m_CutRoi;
-	// 计算产品左上角在检测图(detImg)中的偏移（间隙），用于缺陷坐标转换到产品坐标系
+	// 产品坐标换算所需的参考几何：
+	//   1) ptRoiOffsetInDet：产品左上角顶点在 detImg 中的偏移（轴对齐，仅作退化路径）
+	//   2) vProductQuadInDet：产品旋转外接矩形四角在 detImg 中的坐标（0左上 1右上 2左下 3右下），
+	//      用于「缺陷点到两边线段的距离」的抗倾斜产品坐标换算
 	if (m_bRotCurRoiValid)
 	{
 		// 取旋转矩形实际的左上角顶点（非轴对齐外接框 boundingRect，后者在带旋转角时会偏大）
 		std::vector<cv::Point2f> rroi_vertices = sort_vertices(m_rot_cur_roi);
 		m_pImageAllResult->ptRoiOffsetInDet.x = cvRound(rroi_vertices[0].x) - m_CutRoi.x;
 		m_pImageAllResult->ptRoiOffsetInDet.y = cvRound(rroi_vertices[0].y) - m_CutRoi.y;
+
+		m_pImageAllResult->vProductQuadInDet.clear();
+		m_pImageAllResult->vProductQuadInDet.reserve(4);
+		for (int i = 0; i < 4; i++)
+		{
+			// 原图坐标 -> detImg 坐标
+			m_pImageAllResult->vProductQuadInDet.push_back(
+				cv::Point2f(rroi_vertices[i].x - m_CutRoi.x, rroi_vertices[i].y - m_CutRoi.y));
+		}
+		m_pdetlog->AddCheckstr(PrintLevel_1, DET_LOG_LEVEL_3, "Convert",
+							   "product quad in det [(%d,%d) (%d,%d) (%d,%d) (%d,%d)]",
+							   cvRound(rroi_vertices[0].x - m_CutRoi.x), cvRound(rroi_vertices[0].y - m_CutRoi.y),
+							   cvRound(rroi_vertices[1].x - m_CutRoi.x), cvRound(rroi_vertices[1].y - m_CutRoi.y),
+							   cvRound(rroi_vertices[2].x - m_CutRoi.x), cvRound(rroi_vertices[2].y - m_CutRoi.y),
+							   cvRound(rroi_vertices[3].x - m_CutRoi.x), cvRound(rroi_vertices[3].y - m_CutRoi.y));
 	}
 	else
 	{
 		m_pImageAllResult->ptRoiOffsetInDet = cv::Point(0, 0);
+		m_pImageAllResult->vProductQuadInDet.clear();
 	}
 	m_pImageAllResult->pDetResult->CutRoi = m_CutRoi;
 	m_pImageAllResult->pDetResult->Param_CropRoi = m_Crop_Roi_paramImg;
@@ -2512,6 +2531,35 @@ int ImgCheckAnalysisy::UpdateImgageScale()
 	return 0;
 }
 
+// 缺陷框(detImg 坐标) -> 产品坐标
+// 旧实现：roi = roiDet - 产品左上角顶点，只做了轴对齐平移，产品倾斜时同一物理位置的
+//         坐标会随倾斜角漂移（沿产品长/宽方向产生 offset*sin(θ) 量级的误差）。
+// 新实现：缺陷中心点到旋转矩形左边线段的垂距作为 x，到顶边线段的垂距作为 y，
+//         任意倾斜角下同一物理位置得到相同坐标；再用中心反推产品坐标系下的框左上角，
+//         保持 roi 原有的「框左上角 + 框尺寸」语义。roiDet 保留 detImg 坐标供内部裁剪使用。
+int ImgCheckAnalysisy::ConvertDetRoiToProduct(QX_ERROR_INFO_ &qxerror)
+{
+	// 1) 记录 detImg 坐标下的缺陷框（小图裁剪等内部用途，不受倾斜影响）
+	qxerror.roiDet = qxerror.roi;
+
+	if (m_pImageAllResult == nullptr)
+	{
+		return 1;
+	}
+
+	// 2) 缺陷中心 -> 产品坐标（点到左边/顶边线段的垂距）
+	const cv::Point2f pcDet(qxerror.roiDet.x + qxerror.roiDet.width * 0.5f,
+							qxerror.roiDet.y + qxerror.roiDet.height * 0.5f);
+	const cv::Point2f pcProduct = m_pImageAllResult->DetPointToProductCoord(pcDet);
+	qxerror.ptProduct = pcProduct;
+
+	// 3) 用中心反推框左上角
+	qxerror.roi.x = cvRound(pcProduct.x - qxerror.roiDet.width * 0.5f);
+	qxerror.roi.y = cvRound(pcProduct.y - qxerror.roiDet.height * 0.5f);
+
+	return 0;
+}
+
 int ImgCheckAnalysisy::Edge_Qx_Det(const cv::Mat &img)
 {
 
@@ -2603,12 +2651,8 @@ int ImgCheckAnalysisy::Edge_Qx_Det(const cv::Mat &img)
 			// 	}
 			// }
 
-			// 缺陷坐标转换到产品坐标系：减去裁剪框与产品左上角的间隙
+			// 缺陷坐标转换到产品坐标系（点到左边/顶边线段的垂距，抗倾斜）
-			if (m_bRotCurRoiValid)
+			ConvertDetRoiToProduct(temerror);
-			{
-				temerror.roi.x -= m_pImageAllResult->ptRoiOffsetInDet.x;
-				temerror.roi.y -= m_pImageAllResult->ptRoiOffsetInDet.y;
-			}
 			m_pDetResult->pQx_ErrorList->push_back(temerror);
 		}
 
@@ -2681,12 +2725,8 @@ int ImgCheckAnalysisy::BLobToDetResult()
 		{
 			QX_ERROR_INFO_ temerror;
 			temerror.roi = roi;
-			// 缺陷坐标转换到产品坐标系：减去裁剪框与产品左上角的间隙
+			// 缺陷坐标转换到产品坐标系（点到左边/顶边线段的垂距，抗倾斜）
-			if (m_bRotCurRoiValid)
+			ConvertDetRoiToProduct(temerror);
-			{
-				temerror.roi.x -= m_pImageAllResult->ptRoiOffsetInDet.x;
-				temerror.roi.y -= m_pImageAllResult->ptRoiOffsetInDet.y;
-			}
 			temerror.Idx = m_pDetResult->pQx_ErrorList->size();
 			temerror.area = blobs.blobTab[i].area;
 			temerror.JudgArea = JudgArea;