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本文介绍如何使用python语言实现角度测量,程序包括鼠标选点、直线斜率计算、角度计算三个子程序和一个主程序。最终实现效果:在图片上用鼠标确认三点,程序将会显示由此三点确定的角度,如
本文介绍如何使用python语言实现角度测量,程序包括鼠标选点、直线斜率计算、角度计算三个子程序和一个主程序。最终实现效果:在图片上用鼠标确认三点,程序将会显示由此三点确定的角度,如下图所示。
1、鼠标选点
# -*- 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循环内cv2.setMouseCallback('Image',mousePoints)为鼠标中断触发事件的开启函数,作用是当在Image图片上鼠标触发中断事件时,程序跳转到mousePoints()中断服务函数内,并给mousePoints()的五个入口参数event,x,y,flags,params赋值。其中, event是cv2_EVENT_* (MouseEventTypes)类型的变量,为鼠标触发中断事件的类型;x和y为鼠标触发中断事件时在image图像的横纵坐标;flags是cv2_EVENT_FLAG_* (MouseEventFlags)类型的变量,为特殊中断事件的标志位;param是用户自定义的参数。本文的程序中使用 EVENT_LBUTTONDOW#左键点击触发事件,当鼠标左键点击时,标注该点并记录其坐标。
event的赋值:
2、角度计算
由1可以得到鼠标点击位置处的坐标,我们将其放入pointList列表内。当列表内的坐标数目为3的倍数时调用getAngle()函数,计算出三点确定的两条直线的夹角。
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))
由直线的两点式方程可得直线的倾斜角为angle = arctan(y2-y1,x2-x1),则两条直线的夹角为angle0 =angle1-angle2 = arctan(y2-y1,x2-x1) - arctan(y2-y3,x2-x3)。以上函数便可根据三点的坐标值求其形成夹角的角度。
3、完整程序
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
测量鼠标点击过的三点形成的角度
'''
import cv2
import math
path = "picture_mqa\\angle_measure.bmp" #图片路径
img = cv2.imread(path)
pointsList = []
#鼠标中断触发函数,将鼠标触发事件位置处描点并将该点的坐标值纪录入pointList列表内
#连接相邻三点使其形成一个夹角
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])
#由两点的坐标值计算两点所在直线的斜率
def gradient(pt1,pt2):
return ((pt2[1]-pt1[1])/(pt2[0]-pt1[0]))
#根据相邻的三点计算出其形成夹角的角度值
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) #图片显示
cv2.setMouseCallback('Image',mousePoints) #鼠标触发事件开启
if len(pointsList) % 3 ==0 and len(pointsList)!=0: #鼠标每触发中断3次计算一次其形式夹角的角度值
getAngle(pointsList)
key_scan = cv2.waitKey(1) & 0xff #键盘扫描
if key_scan == ord("q"): #输入'q'时图片刷新
pointsList = []
img = cv2.imread(path)
elif key_scan == ord("s"): #输入's'时退出程序
break
cv2.destroyAllWindows()
到此这篇关于Python+OpenCV实现角度测量的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关Python OpenCV角度测量内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!
--结束END--
本文标题: Python+OpenCV实现角度测量的示例代码
本文链接: https://lsjlt.com/news/141404.html(转载时请注明来源链接)
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