opencv图像处理怎么找轮廓两点的距离
时间: 2023-11-07 07:04:46 浏览: 66
要找轮廓的两点距离,可以按照以下步骤:
1. 用 `cv2.findContours()` 函数找到轮廓。
2. 对于每个轮廓,可以使用 `cv2.arcLength()` 函数计算其周长。
3. 然后,使用 `cv2.approxPolyDP()` 函数对轮廓进行多边形近似,以减少点数。
4. 通过遍历多边形的所有点,可以计算出每个点与下一个点之间的距离,并将它们的距离相加,得到轮廓的总长度。
5. 要找到轮廓的两点距离,可以计算两点之间的欧几里得距离,即 $d = \sqrt{(x_2-x_1)^2 + (y_2-y_1)^2}$。
下面是一个示例代码,可以帮助您实现这个过程:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 找到轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 对每个轮廓进行多边形近似
for cnt in contours:
epsilon = 0.01*cv2.arcLength(cnt,True)
approx = cv2.approxPolyDP(cnt,epsilon,True)
# 计算轮廓的总长度
length = 0
for i in range(len(approx)-1):
length += np.sqrt((approx[i+1][0][0]-approx[i][0][0])**2 + (approx[i+1][0][1]-approx[i][0][1])**2)
# 找到两个点并计算它们之间的距离
p1 = approx[0][0]
p2 = approx[-1][0]
dist = np.sqrt((p2[0]-p1[0])**2 + (p2[1]-p1[1])**2)
# 打印结果
print('轮廓总长度:', length)
print('两点距离:', dist)
```
请注意,在此示例中,我们仅考虑了一个轮廓。如果您要处理多个轮廓,需要在 `for` 循环中遍历每个轮廓,并对每个轮廓执行相同的操作。