使用Python

时间:2017-08-04 10:56:26

标签: python opencv image-processing computer-vision augmented-reality

参考这里提出的问题Drawing a line given the angle and a point on the line,我写了一个python函数" find_normal"它将法向矢量的斜率和y轴截距返回到给定角度的给定点。

现在我有一个点列表,我想验证这些点是否超出了给定角度的方向上的法线向量。例如

  • Angle = 180:如果point在该行的左侧,则为True,否则为false
  • Angle = 0:如果point在该行的右侧,则为True,否则为false
  • 0<角度< 180:如果点在线下方则为真,否则为
  • 180<角度< 360:如果点在线上方则为真,否则为

为此,我编写了另一个函数 find_points_ahead ,它使用 find_normal 的结果来突出显示法线向量之外的所有点。如下面的屏幕截图所示。

enter image description here

但从某些角度来看,一些不符合标准的要点也会突出显示。例如,箭头指向下方,只有红线下方的点应突出显示。相反,该线上方的一些点也被突出显示。谁能在这帮助我?

def find_normal(img,point,angle):

    x1=point[0]
    y1=point[1]
    angle_rad=np.radians(angle)

    c=-1*np.sin(angle_rad)
    s=np.cos(angle_rad)

    start_x=int(x1 - c * 640)
    start_y=int(y1 - s * 640)
    end_x=int(x1 + c * 640)
    end_y=int(y1 + s * 640)

    m=int((end_y-start_y)/(end_x-start_x))
    y_intercept=end_y-(m*end_x)

    cv2.line(img, (start_x,start_y), (end_x,end_y), [0, 0, 255], 3, cv2.LINE_AA)

    return m,y_intercept


def find_points_ahead(img,base_point,angle,points):

    m,c=find_normal(img,base_point,angle)

    for pt in points:
        pt_x=pt[0]
        pt_y=pt[1]
        result=m*pt_x-pt_y+c
        if angle>0 and angle<180 and result<0:
            cv2.circle(img,(pt_x,pt_y),3,[0,0,255],3,cv2.LINE_AA)
        elif angle>180 and angle<360 and result>0:
            cv2.circle(img,(pt_x,pt_y),3,[0,0,255],3,cv2.LINE_AA)

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

If c and s are the angle's cosine and sine, the function must return True for a point (x, y) iff c*(x-x1) + s*(y-y1) >= 0 where (x1,y1) is any point on the red line.