Python+OpenCV實(shí)現(xiàn)角度測(cè)量的示例代碼
本文介紹如何使用python語言實(shí)現(xiàn)角度測(cè)量,程序包括鼠標(biāo)選點(diǎn)、直線斜率計(jì)算、角度計(jì)算三個(gè)子程序和一個(gè)主程序。最終實(shí)現(xiàn)效果:在圖片上用鼠標(biāo)確認(rèn)三點(diǎn),程序?qū)?huì)顯示由此三點(diǎn)確定的角度,如下圖所示。

1、鼠標(biāo)選點(diǎn)
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
path = "picture_mqa\\angle_measure.bmp"
img = cv2.imread(path)
pointsList = []
def mousePoints(event,x,y,flags,params):
if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
cv2.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),cv2.FILLED)
print(x,y)
while True:
cv2.imshow('Image', img)
cv2.setMouseCallback('Image',mousePoints)
key_scan = cv2.waitKey(1) & 0xff
if key_scan == ord("q"):
pointsList = []
img = cv2.imread(path)
elif key_scan == ord("s"):
break
cv2.destroyAllWindows() while循環(huán)內(nèi)cv2.setMouseCallback('Image',mousePoints)為鼠標(biāo)中斷觸發(fā)事件的開啟函數(shù),作用是當(dāng)在Image圖片上鼠標(biāo)觸發(fā)中斷事件時(shí),程序跳轉(zhuǎn)到mousePoints()中斷服務(wù)函數(shù)內(nèi),并給mousePoints()的五個(gè)入口參數(shù)event,x,y,flags,params賦值。其中, event是cv2_EVENT_* (MouseEventTypes)類型的變量,為鼠標(biāo)觸發(fā)中斷事件的類型;x和y為鼠標(biāo)觸發(fā)中斷事件時(shí)在image圖像的橫縱坐標(biāo);flags是cv2_EVENT_FLAG_* (MouseEventFlags)類型的變量,為特殊中斷事件的標(biāo)志位;param是用戶自定義的參數(shù)。本文的程序中使用 EVENT_LBUTTONDOW#左鍵點(diǎn)擊觸發(fā)事件,當(dāng)鼠標(biāo)左鍵點(diǎn)擊時(shí),標(biāo)注該點(diǎn)并記錄其坐標(biāo)。
event的賦值:
- EVENT_MOUSEMOVE #滑動(dòng)
- EVENT_LBUTTONDOWN #左鍵點(diǎn)擊
- EVENT_RBUTTONDOWN #右鍵點(diǎn)擊
- EVENT_MBUTTONDOWN #中鍵點(diǎn)擊
- EVENT_LBUTTONUP #左鍵放開
- EVENT_RBUTTONUP #右鍵放開
- EVENT_MBUTTONUP #中鍵放開
- EVENT_LBUTTONDBLCLK #左鍵雙擊
- EVENT_RBUTTONDBLCLK #右鍵雙擊
- EVENT_MBUTTONDBLCLK #中鍵雙擊
2、角度計(jì)算
由1可以得到鼠標(biāo)點(diǎn)擊位置處的坐標(biāo),我們將其放入pointList列表內(nèi)。當(dāng)列表內(nèi)的坐標(biāo)數(shù)目為3的倍數(shù)時(shí)調(diào)用getAngle()函數(shù),計(jì)算出三點(diǎn)確定的兩條直線的夾角。
def gradient(pt1,pt2):
return ((pt2[1]-pt1[1])/(pt2[0]-pt1[0]))
def getAngle(pointsList):
pt1,pt2,pt3 = pointsList[-3:]
m1 = gradient(pt1, pt2)
m2 = gradient(pt1, pt3)
angR = abs(math.atan((m2-m1)/(1+m2*m1)))
angD = round(math.degrees(angR))
cv2.putText(img,str(angD),(pt1[0]-40,pt1[1]-20),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,
1.5,(0,0,255)) 由直線的兩點(diǎn)式方程可得直線的傾斜角為angle = arctan(y2-y1,x2-x1),則兩條直線的夾角為angle0 =angle1-angle2 = arctan(y2-y1,x2-x1) - arctan(y2-y3,x2-x3)。以上函數(shù)便可根據(jù)三點(diǎn)的坐標(biāo)值求其形成夾角的角度。
3、完整程序
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
測(cè)量鼠標(biāo)點(diǎn)擊過的三點(diǎn)形成的角度
'''
import cv2
import math
path = "picture_mqa\\angle_measure.bmp" #圖片路徑
img = cv2.imread(path)
pointsList = []
#鼠標(biāo)中斷觸發(fā)函數(shù),將鼠標(biāo)觸發(fā)事件位置處描點(diǎn)并將該點(diǎn)的坐標(biāo)值紀(jì)錄入pointList列表內(nèi)
#連接相鄰三點(diǎn)使其形成一個(gè)夾角
def mousePoints(event,x,y,flags,params):
if event ==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
size = len(pointsList)
if size != 0 and size%3 !=0:
cv2.line(img,tuple(pointsList[round((size-1)/3)*3]),(x,y),(0,0,255))
cv2.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),cv2.FILLED)
pointsList.append([x,y])
#由兩點(diǎn)的坐標(biāo)值計(jì)算兩點(diǎn)所在直線的斜率
def gradient(pt1,pt2):
return ((pt2[1]-pt1[1])/(pt2[0]-pt1[0]))
#根據(jù)相鄰的三點(diǎn)計(jì)算出其形成夾角的角度值
def getAngle(pointsList):
pt1,pt2,pt3 = pointsList[-3:]
m1 = gradient(pt1, pt2)
m2 = gradient(pt1, pt3)
angR = abs(math.atan((m2-m1)/(1+m2*m1)))
angD = round(math.degrees(angR))
cv2.putText(img,str(angD),(pt1[0]-40,pt1[1]-20),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,
1.5,(0,0,255))
while True:
cv2.imshow('Image', img) #圖片顯示
cv2.setMouseCallback('Image',mousePoints) #鼠標(biāo)觸發(fā)事件開啟
if len(pointsList) % 3 ==0 and len(pointsList)!=0: #鼠標(biāo)每觸發(fā)中斷3次計(jì)算一次其形式夾角的角度值
getAngle(pointsList)
key_scan = cv2.waitKey(1) & 0xff #鍵盤掃描
if key_scan == ord("q"): #輸入'q'時(shí)圖片刷新
pointsList = []
img = cv2.imread(path)
elif key_scan == ord("s"): #輸入's'時(shí)退出程序
break
cv2.destroyAllWindows()到此這篇關(guān)于Python+OpenCV實(shí)現(xiàn)角度測(cè)量的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python OpenCV角度測(cè)量?jī)?nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
Python數(shù)據(jù)分析:pandas中Dataframe的groupby與索引用法
這篇文章主要介紹了pandas中Dataframe的groupby與索引用法,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助,如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2024-02-02
簡(jiǎn)單了解django處理跨域請(qǐng)求最佳解決方案
這篇文章主要介紹了簡(jiǎn)單了解django處理跨域請(qǐng)求最佳解決方案,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-03-03
python使用pymongo與MongoDB基本交互操作示例
這篇文章主要介紹了python使用pymongo與MongoDB基本交互操作,結(jié)合實(shí)例形式詳細(xì)分析了python基于pymongo庫實(shí)現(xiàn)與MongoDB基本交互相關(guān)操作技巧與注意事項(xiàng),需要的朋友可以參考下2020-04-04
Python sorted排序方法如何實(shí)現(xiàn)
這篇文章主要介紹了Python sorted排序方法如何實(shí)現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-03-03
win10系統(tǒng)下python3安裝及pip換源和使用教程
這篇文章主要介紹了win10系統(tǒng)下python3安裝及pip換源和使用教程,本文給大家介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-01-01
python實(shí)現(xiàn)在圖片上畫特定大小角度矩形框
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python實(shí)現(xiàn)在圖片上畫特定大小角度矩形框,以及C++的實(shí)現(xiàn)方法,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2018-10-10

