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OpenCV实现2D距离计算
2023-10-05 00:40:43 深夜i     --     --
OpenCV 2D 距离计算 实现

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以实现各种图像处理和分析任务。其中一个强大的功能是实现2D距离计算，这在很多应用中都非常有用。本文将介绍如何使用OpenCV来计算2D距离。

首先，我们需要导入OpenCV库，并加载图像。假设我们有两个点A和B，我们想要计算它们之间的距离。我们可以使用`cv2.imread()`函数加载图像，并使用`cv2.circle()`函数在图像上绘制这两个点。

python

import cv2


import numpy as np


# 加载图像


img = cv2.imread("image.jpg")


# 定义点A和B的坐标


pointA = (100, 100)


pointB = (200, 200)


# 在图像上绘制点A和B


cv2.circle(img, pointA, 5, (0, 0, 255), -1)


cv2.circle(img, pointB, 5, (0, 0, 255), -1)


# 显示图像


cv2.imshow("Image", img)


cv2.waitKey(0)


cv2.destroyAllWindows()

接下来，我们使用`cv2.norm()`函数来计算点A和B之间的距离。`cv2.norm()`函数有不同的参数选项，根据需要选择适合的方法。在这个例子中，我们使用欧几里得距离。

python

# 计算点A和B之间的距离


distance = cv2.norm(np.array(pointA), np.array(pointB), cv2.NORM_L2)


# 打印距离


print("Distance between point A and B:", distance)

最后，我们可以在图像上显示这两个点之间的距离。我们使用`cv2.putText()`函数将距离值添加到图像上。

python

# 在图像上显示距离


cv2.putText(img, "Distance: {:.2f}".format(distance), (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)


# 显示带有距离的图像


cv2.imshow("Image with distance", img)


cv2.waitKey(0)


cv2.destroyAllWindows()

通过执行上述代码，我们可以看到原始图像上绘制了点A和B，并在另一个图像上显示了它们之间的距离。

总结起来，通过使用OpenCV的`cv2.norm()`函数，我们可以轻松地计算2D空间中两个点之间的距离。这对于很多计算机视觉任务，如对象检测、跟踪和测量，都非常有用。在实际应用中，这项功能可以帮助我们更好地理解图像中对象之间的关系和空间分布。

  
  

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