用opencv写一个平行直线测距的python代码

A: 下面是可以实现平行直线测距的Python代码，基于OpenCV库:

import cv2
import numpy as np

# 读入图片
img = cv2.imread('lines.jpg')

# 灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理，阈值为150
edges = cv2.threshold(gray, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# 寻找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# 计算轮廓中心
for c in contours:
    # 过滤掉小的轮廓
    if cv2.contourArea(c) > 500:
        # 最小矩形包含轮廓
        rect = cv2.minAreaRect(c)
        box = cv2.boxPoints(rect)
        box = np.int0(box)

        # 绘制矩形框
        cv2.drawContours(img,[box],0,(0,0,255),2)

        # 计算矩形框的长度和宽度
        width = np.sqrt((box[1][0]-box[0][0])**2 + (box[1][1]-box[0][1])**2)
        height = np.sqrt((box[2][0]-box[1][0])**2 + (box[2][1]-box[1][1])**2)

        # 判断矩形框的角度，获取两个平行直线之间的距离
        if width > height:
            dis = round(height,2)
        else:
            dis = round(width,2)

        # 输出距离信息
        cv2.putText(img, "distance: "+str(dis)+" pixels", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该代码中，我们首先用OpenCV读入图片，然后将其转换为灰度图像，并对灰度图像进行二值化处理。接下来寻找轮廓并计算轮廓中心。对于大于一定面积的轮廓，我们使用最小矩形包含轮廓，并绘制矩形框。然后计算矩形框的长度和宽度，并根据矩形框的角度判断两个平行直线之间的距离。最后将距离信息输出到图片上，并将结果图片显示出来。