perspective.order_points

`perspective.order_points`是一个函数，用于对矩形框的四个顶点进行排序，以确保它们按照左上角、右上角、右下角和左下角的顺序排列。这在计算物体之间的距离时非常重要。

以下是`perspective.order_points`函数的示例代码：

def order_points(pts):
    # 初始化一个包含四个坐标点的数组
    rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32")

    # 按照左上角、右上角、右下角和左下角的顺序计算矩形框的四个顶点
    s = pts.sum(axis=1)
    rect[0] = pts[np.argmin(s)]
    rect[2] = pts[np.argmax(s)]

    diff = np.diff(pts, axis=1)
    rect[1] = pts[np.argmin(diff)]
    rect[3] = pts[np.argmax(diff)]

    # 返回排序后的矩形框顶点坐标
    return rect

相关问题

调用cv2.findContours()函数实现轮廓检测，检测图像中物体的轮廓。 2、调用imutils.grab_contours()函数获取图像轮廓。 3、调用contours.sort_contours()函数将轮廓从左到右进行排序。 4、初始化比例系数pixelsPerMetric为空，用于后续真实长度计算。 5、初始化参照物宽度width为3，用于后续真实长度计算。python

非常好的问题！以下是代码示例：

import cv2
import imutils
from imutils import contours

# 读取图像
image = cv2.imread("example.jpg")

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edged = cv2.Canny(gray, 50, 100)

# 轮廓检测
cnts = cv2.findContours(edged.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = imutils.grab_contours(cnts)

# 轮廓排序
(cnts, _) = contours.sort_contours(cnts)

# 初始化比例系数和参照物宽度
pixelsPerMetric = None
width = 3

# 真实长度计算
for c in cnts:
    if cv2.contourArea(c) < 100:
        continue
    orig = image.copy()
    box = cv2.minAreaRect(c)
    box = cv2.boxPoints(box)
    box = np.array(box, dtype="int")
    box = perspective.order_points(box)
    cv2.drawContours(orig, [box.astype("int")], -1, (0, 255, 0), 2)
    for (x, y) in box:
        cv2.circle(orig, (int(x), int(y)), 5, (0, 0, 255), -1)
    (tl, tr, br, bl) = box
    (tltrX, tltrY) = midpoint(tl, tr)
    (blbrX, blbrY) = midpoint(bl, br)
    (tlblX, tlblY) = midpoint(tl, bl)
    (trbrX, trbrY) = midpoint(tr, br)
    cv2.circle(orig, (int(tltrX), int(tltrY)), 5, (255, 0, 0), -1)
    cv2.circle(orig, (int(blbrX), int(blbrY)), 5, (255, 0, 0), -1)
    cv2.circle(orig, (int(tlblX), int(tlblY)), 5, (255, 0, 0), -1)
    cv2.circle(orig, (int(trbrX), int(trbrY)), 5, (255, 0, 0), -1)
    dA = dist.euclidean((tltrX, tltrY), (blbrX, blbrY))
    dB = dist.euclidean((tlblX, tlblY), (trbrX, trbrY))
    if pixelsPerMetric is None:
        pixelsPerMetric = dB / width
    dimA = dA / pixelsPerMetric
    dimB = dB / pixelsPerMetric
    cv2.putText(orig, "{:.1f}in".format(dimA),
        (int(tltrX - 15), int(tltrY - 10)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
        0.65, (255, 255, 255), 2)
    cv2.putText(orig, "{:.1f}in".format(dimB),
        (int(trbrX + 10), int(trbrY)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
        0.65, (255, 255, 255), 2)
    cv2.imshow("Image", orig)
    cv2.waitKey(0)

这段代码可以实现轮廓检测、轮廓排序和真实长度计算。

perspective = cv2.getPerspectiveTransform(np.float32(centers1), dst_points)

您好！根据您的代码，您正在使用OpenCV中的`cv2.getPerspectiveTransform()`函数来计算透视变换矩阵。这个函数用于获取将一个平面上的点集映射到另一个平面上的点集所需的透视变换矩阵。

具体来说，您的代码中使用了`np.float32()`函数将`centers1`转换为浮点数类型，并将其作为源点参数传递给`getPerspectiveTransform()`函数。`dst_points`应该是目标点的坐标，表示您希望将源点映射到的位置。

通过调用`cv2.getPerspectiveTransform()`并传递源点和目标点，您将获得一个透视变换矩阵`perspective`。这个矩阵可以用于后续的图像变换操作，比如使用`cv2.warpPerspective()`函数实现透视变换。

如果您有任何关于透视变换或代码的更多问题，请随时提问！