编写一个张角大小检测图片的程序,自动输出角的大小
时间: 2024-06-09 15:07:55 浏览: 16
要编写一个张角大小检测程序,需要进行以下步骤:
1. 导入所需的库和模块,例如OpenCV、numpy等。
2. 读取待检测的图片,并进行预处理,例如灰度化、高斯模糊等操作。
3. 使用边缘检测算法(例如Canny)或者角点检测算法(例如Harris)来检测出图片中的角点。
4. 对角点进行筛选,只保留那些具有角度特征的点,例如内角大于90度的点。
5. 计算这些角点之间的夹角,并输出角度大小。
下面是一个简单的示例代码,用于检测图片中的角度大小:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图片
img = cv2.imread("test.jpg")
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150, apertureSize=3)
# 角点检测
corners = cv2.goodFeaturesToTrack(edges, 100, 0.01, 10)
# 筛选角点
selected_corners = []
for corner in corners:
x, y = corner.ravel()
selected_corners.append((x, y))
cv2.circle(img, (x, y), 3, (0, 0, 255), -1)
# 计算角度大小
for i in range(len(selected_corners)):
for j in range(i+1, len(selected_corners)):
p1 = np.array(selected_corners[i])
p2 = np.array(selected_corners[j])
v = p2 - p1
angle = np.arctan2(v[1], v[0]) * 180 / np.pi
if angle > 90:
cv2.line(img, tuple(p1), tuple(p2), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(img, str(int(angle)), tuple((p1 + p2) // 2), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# 显示结果
cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上面代码的思路是先使用Canny算法进行边缘检测,然后再对边缘图像进行角点检测,最后筛选出具有角度特征的角点,计算夹角并输出结果。