python opencv测量倾斜角度

使用Python和OpenCV可以测量倾斜角度的方法如下：

1. 鼠标选点：使用OpenCV读取图像，并创建一个空的点列表pointsList。编写一个回调函数mousePoints，当鼠标点击事件被触发时，将点击位置的坐标添加到pointsList中。

2. 计算直线斜率：编写一个函数gradient，计算两点之间的斜率。斜率的计算公式为(pt2-pt1)/(pt2-pt1)。

3. 计算角度：编写一个函数getAngle，传入pointsList参数。在函数内部，提取最新的三个点坐标pt1、pt2和pt3。分别计算pt1和pt2之间的斜率m1，以及pt1和pt3之间的斜率m2。然后使用反正切函数计算两条直线的夹角angR，再将弧度转换为角度angD。最后在图像上显示角度值。

在主程序中，加载图像，显示图像并调用鼠标选点和角度计算函数。按下键盘上的"q"键可以清空所选点，按下"s"键可以结束程序。

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测量实物图多跟导线的倾斜角度，基于python-opencv代码

可以使用 Python 的 OpenCV 库来测量实物图多根导线的倾斜角度。以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 灰度化处理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 找到最大轮廓
max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)

# 拟合直线
rows, cols = img.shape[:2]
[vx, vy, x, y] = cv2.fitLine(max_contour, cv2.DIST_L2, 0, 0.01, 0.01)
lefty = int((-x * vy / vx) + y)
righty = int(((cols - x) * vy / vx) + y)

# 计算倾斜角度
angle = np.arctan2(righty - lefty, cols) * 180 / np.pi

# 画出拟合直线
cv2.line(img, (cols - 1, righty), (0, lefty), (0, 255, 0), 2)

# 显示图像和角度
cv2.imshow('image', img)
print('Angle:', angle)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码中，首先读取图像并进行灰度化和二值化处理，然后使用 `cv2.findContours` 函数查找轮廓。接着，找到最大轮廓，并使用 `cv2.fitLine` 函数拟合直线。最后，使用 `np.arctan2` 函数计算倾斜角度，使用 `cv2.line` 函数画出拟合直线，并使用 `cv2.imshow` 函数显示图像和角度。