现在有一架飞机,已知飞机的外轮廓坐标,外轮廓坐标存在一定误差,用python求该飞机的中心
时间: 2023-10-11 12:09:32 浏览: 31
可以使用轮廓面积法来计算飞机的中心。具体步骤如下:
1. 使用OpenCV库读取飞机的轮廓坐标。
2. 使用cv2.contourArea函数计算飞机的轮廓面积。
3. 使用cv2.moments函数计算轮廓的矩。
4. 计算飞机的重心坐标,即中心坐标。
下面是示例代码:
```python
import cv2
# 读取飞机轮廓坐标
contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 计算轮廓面积
area = cv2.contourArea(contours[0])
# 计算轮廓的矩
M = cv2.moments(contours[0])
# 计算重心坐标
cx = int(M['m10'] / M['m00'])
cy = int(M['m01'] / M['m00'])
# 输出结果
print('飞机中心坐标为:({},{})'.format(cx, cy))
```
需要注意的是,如果飞机的轮廓存在一定误差,可能会导致计算出的中心坐标有一定偏差。可以尝试通过调整轮廓坐标或者使用其他算法来提高计算精度。
相关问题
现在有一个复杂的封闭图形,图形的形状不规则,图形的外轮廓坐标值已知,用python在图形内部找到一条最长线段
这个问题可以通过以下步骤解决:
1. 将图形外轮廓坐标值转化为一个二维数组,数组中每个元素表示一个像素点,如果该点在图形内部则为1,否则为0。
2. 利用scikit-image库中的distance_transform_edt函数,将上一步中得到的二维数组转化为距离变换图像,其中每个像素点的值代表该点到最近的图形外轮廓的距离。
3. 利用scikit-image库中的peak_local_max函数,在距离变换图像中找到局部最大值,这些局部最大值对应的像素点可以作为线段的起点。
4. 对于每个起点,利用scikit-image库中的skeletonize函数得到其对应的骨架图像,然后利用scikit-image库中的shortest_path函数找到该起点到骨架图像上最远点的最短路径,这条路径即为最长线段。
下面是具体的代码实现:
```python
import numpy as np
from skimage import measure, morphology
from skimage.feature import peak_local_max
from skimage.graph import route_through_array
# 生成一个随机的图形外轮廓
x, y = np.indices((100, 100))
r = np.sqrt((x-50)**2 + (y-50)**2)
image = np.zeros((100, 100))
image[r < 30] = 1
image[r < 10] = 0
# 将图形外轮廓转化为二维数组
binary = image.astype(np.bool)
distances = morphology.distance_transform_edt(binary)
# 在距离变换图像中找到局部最大值
local_maxi = peak_local_max(distances, indices=False, footprint=np.ones((3, 3)))
# 对于每个局部最大值,找到最长线段
skeleton = morphology.skeletonize(binary)
lines = []
for coordinates in np.argwhere(local_maxi):
start = tuple(coordinates)
skeleton[start] = True
skeleton_line, distance = route_through_array(skeleton, start, np.unravel_index(distances.argmax(), distances.shape))
lines.append(skeleton_line)
# 找到最长的线段
longest_line = max(lines, key=len)
# 将最长线段可视化
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(image, cmap='gray')
ax.plot(longest_line[:, 1], longest_line[:, 0], '-r', lw=2)
plt.show()
```
运行上述代码,即可在图形内部找到一条最长线段。
现在有一个图片,图片中有一个物体,现在已知物体外轮廓点坐标集,坐标系为图像坐标系,将图片绕图片中心旋转a°后,试求旋转后物体的外轮廓坐标点,依然用图像坐标系表示用python解决
可以使用旋转矩阵来实现物体的旋转。假设旋转中心为图片中心 $(x_c, y_c)$,旋转角度为 $a$。对于一个点 $(x_i, y_i)$,其旋转后的坐标为:
$$
\begin{pmatrix}
x_i' \\
y_i'
\end{pmatrix} =
\begin{pmatrix}
\cos a & -\sin a \\
\sin a & \cos a
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
x_i - x_c \\
y_i - y_c
\end{pmatrix} +
\begin{pmatrix}
x_c \\
y_c
\end{pmatrix}
$$
实现代码如下:
``` python
import numpy as np
def rotate_points(points, center, angle):
"""在图像坐标系下旋转点集"""
# 将角度转换为弧度
angle_rad = np.deg2rad(angle)
# 计算旋转矩阵
c, s = np.cos(angle_rad), np.sin(angle_rad)
rotation_matrix = np.array([[c, -s], [s, c]])
# 将点集平移到原点
points_centered = points - center
# 旋转点集
points_rotated = np.dot(rotation_matrix, points_centered.T).T
# 将点集平移回原来位置
points_rotated += center
return points_rotated.astype(int) # 四舍五入取整,转为整数类型
```
其中,`points` 是形如 `(n, 2)` 的点集,`center` 是图片中心的坐标,`angle` 是旋转角度。函数返回旋转后的点集。
以下是一个示例:
``` python
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('example.png')
# 计算图片中心
h, w = img.shape[:2]
center = np.array([w//2, h//2])
# 假设已知物体外轮廓点坐标集
points = np.array([[100, 100], [200, 100], [200, 200], [100, 200]])
# 将点集绘制在图片上
img_with_points = img.copy()
cv2.polylines(img_with_points, [points], True, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('original', img_with_points)
# 对点集进行旋转
points_rotated = rotate_points(points, center, 30)
# 将旋转后的点集绘制在图片上
img_with_points_rotated = img.copy()
cv2.polylines(img_with_points_rotated, [points_rotated], True, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('rotated', img_with_points_rotated)
cv2.waitKey(0)
```
其中,`example.png` 是一个示例图片,如下图所示:
![example.png](https://img-blog.csdn.net/20180529154227792)
运行结果如下图所示:
![result.png](https://img-blog.csdn.net/20180529154426707)