opencv图像处理怎么找轮廓两点的距离

在 OpenCV 中，可以使用 `cv2.arcLength()` 函数计算轮廓的周长，使用 `cv2.contourArea()` 函数计算轮廓的面积。如果要找到轮廓的两点之间的距离，可以使用 `cv2.norm()` 函数。

具体实现流程如下：

1. 读取图像，进行灰度化和二值化处理。

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

2. 查找轮廓。

contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

3. 遍历轮廓，计算轮廓的周长和面积，并绘制轮廓。

for contour in contours:
    perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
    area = cv2.contourArea(contour)
    cv2.drawContours(img, [contour], -1, (0, 255, 0), 2)

4. 计算轮廓的两点之间的距离。

dist = cv2.norm(contour[0][0], contour[-1][0])

其中，`contour[0][0]` 表示轮廓的第一个点，`contour[-1][0]` 表示轮廓的最后一个点。

完整代码示例：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for contour in contours:
    perimeter = cv2.arcLength(contour, True)
    area = cv2.contourArea(contour)
    cv2.drawContours(img, [contour], -1, (0, 255, 0), 2)
    dist = cv2.norm(contour[0][0], contour[-1][0])
    print('Distance between two points:', dist)

cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()