当图像的分辨率不均匀时,例如图像的高为:1944 宽为:2592 将图像缩小0.3倍 已知图像物体轮廓的高为 273.0416564941406像素 宽为130.86767578125 物体实际高为148.9mm 物体实际宽为71.06mm 如何求出每个像素所代表的实际尺寸 例如dx 、dy代表多少 如何才能使用cv2.arcLength()准确算出长度
时间: 2024-03-12 18:45:20 浏览: 23
根据题目所给的信息,可以通过以下步骤求出每个像素所代表的实际尺寸:
1. 计算缩小后的图像高度和宽度。
假设将图像缩小了0.3倍,则缩小后的图像高度和宽度分别为 `1944*0.3=583.2` 和 `2592*0.3=777.6`。
2. 计算每个像素的实际尺寸。
由于物体轮廓高为 273.0416564941406 像素,缩小后的高为 583.2 像素,因此每个像素在物体实际尺寸中的大小为 `148.9/273.0416564941406` mm/px。同理,物体轮廓宽为 130.86767578125 像素,缩小后的宽为 777.6 像素,因此每个像素在物体实际尺寸中的大小为 `71.06/130.86767578125` mm/px。
因此,每个像素在物体实际尺寸中的大小分别为 `0.5455` mm/px 和 `0.5437` mm/px。
3. 使用cv2.arcLength()函数计算轮廓长度。
在计算轮廓长度时,需要将像素坐标转换为实际物理坐标,然后再使用cv2.arcLength()函数计算长度。具体步骤如下:
- 将轮廓中的像素坐标缩小0.3倍,得到新的像素坐标。
- 将像素坐标转换为实际物理坐标,例如:
```python
contour_phys = np.array([(p[0]*dx, p[1]*dy) for p in contour])
```
其中,`dx` 和 `dy` 分别表示每个像素在物体实际尺寸中的大小。
- 使用cv2.arcLength()函数计算轮廓长度,例如:
```python
contour_length = cv2.arcLength(contour_phys, closed=False)
```
其中,`contour_phys` 表示转换后的实际物理坐标,`closed=False` 表示轮廓不是一个封闭的曲线。
下面是完整的代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 假设将图像缩小了0.3倍
h = 1944 * 0.3
w = 2592 * 0.3
# 假设每个像素在物体实际尺寸中的大小分别为0.5455mm/px和0.5437mm/px
dx = 0.5455
dy = 0.5437
# 假设轮廓点集为contour
contour = np.array([(100, 200), (150, 250), (200, 200), (150, 150)])
# 将轮廓中的像素坐标缩小0.3倍,然后转换为实际物理坐标
contour_phys = np.array([(p[0]*dx, p[1]*dy) for p in contour])
# 使用cv2.arcLength()函数计算轮廓长度
contour_length = cv2.arcLength(contour_phys, closed=False)
# 输出轮廓长度
print("轮廓的长度为:", contour_length, "毫米")
```
在这个示例代码中,假设将图像缩小了0.3倍,每个像素在物体实际尺寸中的大小分别为0.5455mm/px和0.5437mm/px,然后将轮廓中的像素坐标缩小0.3倍,转换为实际物理坐标,最后使用cv2.arcLength()函数计算轮廓长度。需要注意的是,这个示例代码中的像素尺寸和轮廓点集都是假设的,需要根据实际情况进行调整。