OpenCV 两条线的距离

在 OpenCV 中，可以使用 cv::norm 函数计算两条线之间的距离。具体来说，可以计算两条线的最短距离，即两条线段之间的最短距离。

以下是一个示例代码，其中两条线分别由点集 Line1 和 Line2 构成：

cv::Vec4f Line1, Line2; // 两条线的参数表示
cv::Point2f pt1, pt2, pt3, pt4; // 两条线的端点

// 计算两条线之间的距离
float dist = cv::norm(cv::Mat(pt1 - pt3).cross(cv::Mat(pt2 - pt3))) / cv::norm(pt2 - pt1);

在上述代码中，使用了向量的叉积来计算两条线之间的距离。具体来说，计算了线段 Line1 和 Line2 的端点 pt1、pt2、pt3、pt4 构成的平面上的两个向量，然后计算了这两个向量的叉积的模长，除以线段 Line1 和 Line2 的长度之和，即可得到两条线之间的最短距离。

相关问题

opencv 计算两条直线距离

在OpenCV中，可以使用cv::line()函数绘制一条直线。假设我们有两条直线分别为line1和line2，可以使用以下步骤计算它们之间的距离：

1.首先通过line1和line2的端点坐标，使用cv::Point()或cv::Point2f()定义这些坐标。
例如，定义line1的起点为point1_1，终点为point1_2，line2的起点为point2_1，终点为point2_2。

2.使用cv::norm()函数计算两条直线的距离。
例如，定义line1和line2之间的距离为distance，可以通过以下代码计算：
double distance = cv::norm(point1_1 - point2_1) / 2.0;

注意：由于cv::norm()函数计算的是两个点之间的欧氏距离，所以我们需要将其除以2.0来获得两条直线之间的距离。

以上就是使用OpenCV计算两条直线距离的方法。

如何用Python的OpenCV获取图像中两条直线距离的代码

可以使用OpenCV的HoughLines函数检测直线，然后计算两条线之间的距离。以下是代码示例：

import cv2
import math

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测直线
edges = cv2.Canny(gray,50,150,apertureSize = 3)
lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,200)

# 计算直线间距离
for i in range(len(lines)):
    for j in range(i+1,len(lines)):
        rho1,theta1 = lines[i][0]
        rho2,theta2 = lines[j][0]
        a1,b1 = np.cos(theta1),np.sin(theta1)
        a2,b2 = np.cos(theta2),np.sin(theta2)
        x0,y0 = a1*rho1,b1*rho1
        x1,y1 = int(x0 + 1000*(-b1)), int(y0 + 1000*(a1))
        x2,y2 = int(x0 - 1000*(-b1)), int(y0 - 1000*(a1))
        x3,y3 = int(x0 + 1000*(-b2)), int(y0 + 1000*(a2))
        x4,y4 = int(x0 - 1000*(-b2)), int(y0 - 1000*(a2))
        d = abs((y2-y1)*(x4-x3)-(x2-x1)*(y4-y3)) / math.sqrt((y2-y1)**2 + (x2-x1)**2)
        print("Distance between line",i+1,"and line",j+1,":",d)

此代码将检测图像中的所有直线，并计算它们之间的距离。请注意，此代码仅计算两条线之间的距离。如果要计算多条直线之间的距离，则需要进行适当的修改。