qt代码怎么判断在10环靶

判断是否在10环靶需要根据枪手射击的弹孔位置来判断。以下是一个简单的 Qt 代码示例，用于判断是否在10环靶：

// x, y为弹孔在靶纸上的坐标
double distance = sqrt(x * x + y * y); // 计算弹孔到靶心的距离
if (distance <= 5.0) { // 如果弹孔到靶心的距离小于等于5.0mm，则判断在10环靶
    qDebug() << "在10环靶";
} else {
    qDebug() << "不在10环靶";
}

上述代码中，我们通过计算弹孔到靶心的距离，判断是否在10环靶。如果弹孔到靶心的距离小于等于5.0mm，则判断在10环靶。如果不在10环靶，则输出“不在10环靶”的信息。

相关问题

python实现胸环靶统计

要实现胸环靶的统计，我们可以使用Python中的OpenCV和NumPy库。下面是一个简单的示例代码，演示如何实现胸环靶的统计：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread("target.jpg")

# 将图片转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图像进行高斯滤波
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 使用Canny边缘检测算法检测图像的边缘
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

# 在边缘图像中查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 定义一个列表，用于保存靶标的得分
scores = []

# 遍历所有轮廓
for cnt in contours:
    # 计算轮廓的周长
    perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
    # 使用轮廓周长和面积计算轮廓的近似形状
    approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02 * perimeter, True)
    # 如果轮廓近似为4个点，则认为它是一个靶标
    if len(approx) == 4:
        # 计算靶标的得分
        score = 10 - int(cv2.pointPolygonTest(approx, (img.shape[1] // 2, img.shape[0] // 2), True) / 10)
        scores.append(score)

# 在控制台输出得分统计结果
print("Total shots: ", len(scores))
print("Scores: ", scores)
print("Max score: ", np.max(scores))
print("Min score: ", np.min(scores))
print("Average score: ", np.mean(scores))

在上述代码中，我们首先读取一张包含靶标的图片，然后将其转换为灰度图像，并使用高斯滤波对其进行平滑处理。接着，我们使用Canny边缘检测算法检测图像的边缘，并在边缘图像中查找轮廓。对于每个轮廓，我们计算其周长和面积，并使用这些值来计算轮廓的近似形状。如果轮廓的近似形状为4个点，则认为它是一个靶标。然后，我们使用cv2.pointPolygonTest函数计算靶标的得分，并将其保存在一个列表中。最后，我们在控制台输出得分的统计结果，包括总射击次数、得分列表、最高得分、最低得分和平均得分。

python实现胸环靶检测

要实现胸环靶检测，可以使用Python中的计算机视觉库OpenCV。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用OpenCV检测靶标：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread("target.jpg")

# 将图片转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图像进行高斯滤波
gray = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# 使用Canny边缘检测算法检测图像的边缘
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

# 在边缘图像中查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历所有轮廓
for cnt in contours:
    # 计算轮廓的周长
    perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
    # 使用轮廓周长和面积计算轮廓的近似形状
    approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02 * perimeter, True)
    # 如果轮廓近似为4个点，则认为它是一个靶标
    if len(approx) == 4:
        # 绘制靶标的边框
        cv2.drawContours(img, [approx], 0, (0, 255, 0), 2)

# 显示处理后的图片
cv2.imshow("Target Detection", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先读取一张包含靶标的图片，然后将其转换为灰度图像，并使用高斯滤波对其进行平滑处理。接着，我们使用Canny边缘检测算法检测图像的边缘，并在边缘图像中查找轮廓。对于每个轮廓，我们计算其周长和面积，并使用这些值来计算轮廓的近似形状。如果轮廓的近似形状为4个点，则认为它是一个靶标，并在原图像上绘制靶标的边框。最后，我们显示处理后的图片。