【光电智造】计算机视觉|opencv-根据给定点计算夹角

今日光电 2024-12-14 18:00

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今日光电

有人说，20世纪是电的世纪，21世纪是光的世纪；知光解电，再小的个体都可以被赋能。追光逐电，光赢未来...欢迎来到今日光电！

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概述

在计算机视觉领域，图像中的集合计算是一项基本且重要的任务。它广泛应用于图像识别、目标跟踪、场景分析等领域。本文将会通过一个有意思的小代码，介绍OpenCV库与用户进行交互，计算图像中的角度，并将其显示在原有图像上。本篇会详细解析相关代码及其原理请放心观看。以下是本文用到的示例图片

一、原理介绍

图像角度计算通常涉及到两个关键步骤：一是确定图像中的三个点，二是计算由这三个点形成的两条线之间的夹角。

确定三个点：在图像中，我们可以通过鼠标点击或其他方式选取三个点。这三个点将用于定义两条线。

计算夹角：通过计算两条线之间的斜率，我们可以得到它们之间的夹角。具体方法如下：

例如，设三个点分别为A(x1, y1)、B(x2, y2)A(x1,y1)、B(x2,y2)和C(x3, y3)C(x3,y3)，则线段AB和AC的斜率分别为：

m1 = (y2 - y1) / (x2 - x1) m2 = (y3 - y1) / (x3 - x1)m1=(y2−y1)/(x2−x1)m2=(y3−y1)/(x3−x1)

根据斜率，我们可以计算两条线之间的夹角θ（弧度）：

θ=atan((m2-m1)/(1+m1*m2))θ=atan((m2−m1)/(1+m1∗m2))

最后，将弧度转换为度。

二、代码讲解

1、导入相关库

import cv2import math

2、加载图片

path = 'test.png'img = cv2.imread(path)pointsList = []

path = 'test.png': 定义一个变量path，它包含图像文件的路径。

img = cv2.imread(path): 使用cv2.imread函数读取图像文件，并将其存储在名为img的变量中。该函数的参数是图像的路径。

pointsList = []: 初始化一个空列表pointsList，用于存储鼠标点击的坐标。

3、定义一个函数mousePoints

它将在鼠标事件发生时被调用。参数包括事件类型、鼠标的x和y坐标、标志和参数。

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), 2)        cv2.circle(img, (x, y), 5, (0, 0, 255), cv2.FILLED)        pointsList.append([x, y])

if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:: 检查是否发生了鼠标左键点击事件。

size = len(pointsList): 获取pointsList列表的长度。

if size != 0 and size % 3 != 0:: 检查列表长度不为0且不是3的倍数。

cv2.line(img, tuple(pointsList[round((size - 1) / 3) * 3]), (x, y), (0, 0, 255), 2): 在图像上画一条线，从pointsList中最近的第三个点开始，到当前鼠标点击的点结束。参数包括图像、起点坐标、终点坐标、线的颜色（红色）和线的宽度。

cv2.circle(img, (x, y), 5, (0, 0, 255), cv2.FILLED): 在图像上画一个圆，圆心在鼠标点击的位置，半径为5，颜色为红色，填充类型为cv2.FILLED。

pointsList.append([x, y]): 将鼠标点击的坐标添加到pointsList列表中。

4、定义一个函数gradient

用于计算两点之间的斜率。

def gradient(pt1, pt2):    return (pt2[1] - pt1[1]) / (pt2[0] - pt1[0])

return (pt2[1] - pt1[1]) / (pt2[0] - pt1[0]): 返回两点之间的斜率，即y坐标之差除以x坐标之差。

5、定义一个函数getAngle

计算由列表pointsList中最后三个点定义的两条线之间的角度，并在图像上显示这个角度的数值。

def getAngle(pointsList):    pt1, pt2, pt3 = pointsList[-3:]    m1 = gradient(pt1, pt2)    m2 = gradient(pt1, pt3)    angR = 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), 2)

pt1, pt2, pt3 = pointsList[-3:]: 从pointsList中取出最后三个点。

m1 = gradient(pt1, pt2): 计算点pt1和pt2之间的斜率。

m2 = gradient(pt1, pt3): 计算点pt1和pt3之间的斜率。

angR = math.atan((m2 - m1) / (1 + (m2 * m1))): 计算两条线之间的角度（弧度）。

angD = round(math.degrees(angR)): 将角度从弧度转换为度，并使用round函数对结果进行四舍五入，以便于显示。

cv2.putText(...)：使用cv2.putText函数在图像img上绘制文本，显示计算出的角度angD。文本的位置是在pt1点的左侧和上方稍微偏移的位置。使用的字体是cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX，字体大小是1.5，文本颜色是红色（0, 0, 255），线条宽度是2。

6、主循环

最后是一个主循环，其工作流程如下：

程序进入一个无限循环，持续显示图像并等待用户交互。

用户通过鼠标点击在图像上添加点，这些点被存储在pointsList列表中。

当pointsList列表中有三个或更多点，并且点的数量是3的倍数时，程序计算最后三个点定义的两条线之间的角度，并在图像上显示这个角度。

用户可以随时按下’q’键来清除所有点并重新加载图像，从而重置整个程序。

while True:
    if len(pointsList) % 3 == 0 and len(pointsList) != 0:        getAngle(pointsList)
    cv2.imshow('Image', img)    cv2.setMouseCallback('Image', mousePoints)    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):        pointsList = []        img = cv2.imread(path)