Question

我正在尝试计算坐标之间的距离。我正在检测相机/视频的运动（用于网球跟踪/ OpenCV库）并保存所有候选人的坐标所以这意味着球的运动以及球员或者任何可能产生的噪音。

我将坐标存储在点的矢量中，并将它们写入excel文件。所以现在我的excel文件包含1列=帧数，2列=该帧上的候选数量，之后是所有x和y坐标。

问题：我想要做的是计算每个点与下一帧中所有点的距离。假设我的坐标的excel看起来像那样：

frame nr    candidates      X   Y   X   Y   X   Y   X   Y
       1            3       x1  y1  x2  y2  x3  y3      

       2            4       x5  y5  x6  y6  x7  y7  x8  y8  

       3            1       x9  y9

       4            2       x10 y10 x11 y12

现在我想计算所有距离，所以x1，y1和x5，y5距离，x1，y1和x6，y6。 x1，y1和x7，y7。 x1，y1和x8，y8然后是x2，y2和x5，y5等等。因此，如果我在第一帧中有3个候选者而在第二帧中有4个候选者，那么我需要获得12个距离。那么第二和第三的相同：x5，y5和x9，y9然后是x6，y6和x9，y9 ...... 第3和第4等等...... d = sqrt（（x2-x1）^ 2 +（y2-y1）^ 2）是我想要使用的公式。我怎么能这样做？我知道如果我只有2分，我怎么能这样做，发现一个示例代码见下文，但是当我有很多坐标时我怎么能完成呢？

#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <vector>

using std::cout;
using std::cin;

//2 dimensional vector struct
struct points
{
    float x, y;
};

int main()
{
int Dimensions = 0;
float r;
std::vector<points> pointvect; // vector declaration

cout << "Set dimension of vector";
cin >> Dimensions; //with struct only 2D accepted
for (int i = 0; i<Dimensions; i++)
{ // Input coordinates x, ye
    pointvect.resize(pointvect.size() + 1); //This will make pointvect be able to hold 1 more point at the end
    cout << "Input x:";
    cin >> pointvect[i].x; //assign values
    cout << "Input y:";
    cin >> pointvect[i].y;
}

for (int i = 0; i<pointvect.size() - 1; i++)
{
    cout << "Distance between " << pointvect[i].x << "," << pointvect[i].y << " and " << pointvect[i + 1].x << "," << pointvect[i + 1].y << std::endl;
    //Pythagorean Theorem (also used to calculate distance can be found by taking sqrt (  (y2 - y1)^2  + (x2-x1)^2 )
    float Distance = sqrt(pow((pointvect[i].y - pointvect[i + 1].y), 2) + pow((pointvect[i].x - pointvect[i + 1].x), 2));
    cout << "Distance:" << Distance << std::endl;
}

system("pause");
return 0;
}

所以我希望我的问题是可以理解的。提前谢谢！

Answer 1

如果您重新排列数据以便为每个帧创建单独的向量，那么您可以使事情变得更容易。现在，您将所有数据重新组合成一个向量。

更好的是，std::map<int, std::vector<points>>似乎更合适。然后，您可以将帧编号与点向量相关联，使事情变得更加容易。

#include <map>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <iostream>

struct points 
{ 
    float x, y; 
    points(float px=0, float py=0) : x(px), y(py) {}
};

typedef std::vector<points> PointVector;
typedef std::map<int, PointVector> MapPointVector;

float CalculateDistance(const points& p1, const points& p2)
{
    float diffY = p1.y - p2.y;
    float diffX = p1.x - p2.x;
    return sqrt((diffY * diffY) + (diffX * diffX));
}

void DisplayDistances(const MapPointVector& mp, int v1, int v2)
{
    MapPointVector::const_iterator it1 = mp.find(v1);
    MapPointVector::const_iterator it2 = mp.find(v2);
    if (it1 != mp.end() && it2 != mp.end())
    {
        const PointVector& vec1 = it1->second;
        const PointVector& vec2 = it2->second;
        for (size_t i = 0; i < vec1.size(); ++i)
        {
            for (size_t j = 0; j < vec2.size(); ++j)
                std::cout << CalculateDistance(vec1[i], vec2[j]) << "\n";
        }
    }
}

int main()
{
    MapPointVector mp;
    PointVector v1;
    PointVector v2;
    // assume v1 and v2 have been filled with info
    v1.push_back(points(1, 2));
    v1.push_back(points(10, 20));
    v1.push_back(points(5, 10));
    v1.push_back(points(0, 0));

    v2.push_back(points(11, 21));
    v2.push_back(points(13, 20));
    v2.push_back(points(5, 8));
    v2.push_back(points(1, 1));

    // associate them with frame 1 and frame 2
    mp[1] = v1;
    mp[2] = v2;
    DisplayDistances(mp, 1, 2); // display the distances for frame 1 and frame 2. 
}

此示例不仅显示嵌套循环，还显示std::map用于将帧编号与样本数据集相关联的用法。 DisplayDistances函数获取我们想要获取距离的帧并显示它们。

Answer 2

我将候选人存储在积分矢量中。您可以使用嵌套for循环：

double dist(Point p, Point q) {
    return std::sqrt((p.x-q.x)*(p.x-q.x) +
                    (p.y-q.y)*(p.y-q.y));
}

...

std::vector<double> distances;
for(int a=0; a<frame1.size(); a++) {
    for(int b=0; b<frame2.size(); b++) {
        distances.push_back( dist(frame1.at(a), frame2.at(b)) );
    }
}

如何使用向量计算点之间的距离

2 个答案: