如何计算两条线之间的距离？

Question

我一直在尝试用 Python 计算图像中两条线之间的距离。例如，在下面给出的图像中，我想找到黄色块两端之间的垂直距离。到目前为止，我只能推导出两个像素之间的距离。

我可以编写的代码是找到红色和蓝色像素之间的距离。我想我可以改进这一点，使这张图片中的两点/线之间的距离，但还没有运气。

import numpy as np
from PIL import Image
import math

# Load image and ensure RGB - just in case palettised
im = Image.open("2points.png").convert("RGB")

# Make numpy array from image
npimage = np.array(im)

# Describe what a single red pixel looks like
red = np.array([255,0,0],dtype=np.uint8)

# Find [x,y] coordinates of all red pixels
reds = np.where(np.all((npimage==red),axis=-1))

print(reds)

# Describe what a single blue pixel looks like
blue=np.array([0,0,255],dtype=np.uint8)

# Find [x,y] coordinates of all blue pixels
blues=np.where(np.all((npimage==blue),axis=-1))

print(blues)

dx2 = (blues[0][0]-reds[0][0])**2          # (200-10)^2
dy2 = (blues[1][0]-reds[1][0])**2          # (300-20)^2
distance = math.sqrt(dx2 + dy2)
print(distance)

Answer 1

在准备此答案时，我意识到我对 cv2.boxPoints 的暗示具有误导性。当然，我有cv2.boundingRect - 抱歉！

尽管如此，以下是完整的分步方法：

1. 使用 cv2.inRange 屏蔽所有黄色像素。注意：您的图像具有 JPG 伪影，因此蒙版中会出现大量噪点，请参见。输出：

2. 使用 cv2.findContours 查找掩码中的所有轮廓。由于存在许多微小的文物，这将超过 50 个。

3. 在（列表）找到的轮廓上使用 Python 的 max 函数，使用 cv2.contourArea 作为关键字以获得最大的轮廓。

4. 最后用cv2.boundingRect得到轮廓的边界矩形。那是一个元组 (x, y, widht, height)。只需使用最后两个元素，即可获得所需信息。

那是我的代码：

import cv2

# Read image with OpenCV
img = cv2.imread('path/to/your/image.ext')

# Mask yellow color (0, 255, 255) in image; Attention: OpenCV uses BGR ordering
yellow_mask = cv2.inRange(img, (0, 255, 255), (0, 255, 255))

# Find contours in yellow mask w.r.t the OpenCV version
cnts = cv2.findContours(yellow_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

# Get the largest contour
cnt = max(cnts, key=cv2.contourArea)

# Get width and height from bounding rectangle of largest contour
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt)
print('Width:', w, '| Height:', h)

输出

Width: 518 | Height: 320

看起来很合理。

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System information
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Platform:      Windows-10-10.0.16299-SP0
Python:        3.8.5
OpenCV:        4.5.1
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