Python+OpenCV如何实现角度测量(opencv,python,开发技术)

最终实现效果：在图片上用鼠标确认三点，程序将会显示由此三点确定的角度，如下图所示。

1、鼠标选点

#-*-coding:utf-8-*-importcv2path="picture_mqa\\angle_measure.bmp"img=cv2.imread(path)pointsList=[]defmousePoints(event,x,y,flags,params):ifevent==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:cv2.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),cv2.FILLED)print(x,y)whileTrue:cv2.imshow('Image',img)cv2.setMouseCallback('Image',mousePoints)key_scan=cv2.waitKey(1)&0xffifkey_scan==ord("q"):pointsList=[]img=cv2.imread(path)elifkey_scan==ord("s"):breakcv2.destroyAllWindows()

while循环内cv2.setMouseCallback('Image',mousePoints)为鼠标中断触发事件的开启函数，作用是当在Image图片上鼠标触发中断事件时，程序跳转到mousePoints()中断服务函数内，并给mousePoints()的五个入口参数event,x,y,flags,params赋值。其中， event是cv2_EVENT_* (MouseEventTypes)类型的变量，为鼠标触发中断事件的类型；x和y为鼠标触发中断事件时在image图像的横纵坐标；flags是cv2_EVENT_FLAG_* (MouseEventFlags)类型的变量，为特殊中断事件的标志位；param是用户自定义的参数。本文的程序中使用 EVENT_LBUTTONDOW#左键点击触发事件，当鼠标左键点击时，标注该点并记录其坐标。

event的赋值：

• EVENT_MOUSEMOVE #滑动

• EVENT_LBUTTONDOWN #左键点击

• EVENT_RBUTTONDOWN #右键点击

• EVENT_MBUTTONDOWN #中键点击

• EVENT_LBUTTONUP #左键放开

• EVENT_RBUTTONUP #右键放开

• EVENT_MBUTTONUP #中键放开

• EVENT_LBUTTONDBLCLK #左键双击

• EVENT_RBUTTONDBLCLK #右键双击

• EVENT_MBUTTONDBLCLK #中键双击

2、角度计算

由1可以得到鼠标点击位置处的坐标，我们将其放入pointList列表内。当列表内的坐标数目为3的倍数时调用getAngle()函数，计算出三点确定的两条直线的夹角。

defgradient(pt1,pt2):return((pt2[1]-pt1[1])/(pt2[0]-pt1[0]))defgetAngle(pointsList):pt1,pt2,pt3=pointsList[-3:]m1=gradient(pt1,pt2)m2=gradient(pt1,pt3)angR=abs(math.atan((m2-m1)/(1+m2*m1)))angD=round(math.degrees(angR))cv2.putText(img,str(angD),(pt1[0]-40,pt1[1]-20),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,1.5,(0,0,255))

由直线的两点式方程可得直线的倾斜角为angle = arctan(y2-y1,x2-x1)，则两条直线的夹角为angle0 =angle1-angle2 = arctan(y2-y1,x2-x1) - arctan(y2-y3,x2-x3)。以上函数便可根据三点的坐标值求其形成夹角的角度。

3、完整程序

#-*-coding:utf-8-*-'''测量鼠标点击过的三点形成的角度'''importcv2importmathpath="picture_mqa\\angle_measure.bmp"#图片路径img=cv2.imread(path)pointsList=[]#鼠标中断触发函数，将鼠标触发事件位置处描点并将该点的坐标值纪录入pointList列表内#连接相邻三点使其形成一个夹角defmousePoints(event,x,y,flags,params):ifevent==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:size=len(pointsList)ifsize!=0andsize%3!=0:cv2.line(img,tuple(pointsList[round((size-1)/3)*3]),(x,y),(0,0,255))cv2.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),cv2.FILLED)pointsList.append([x,y])#由两点的坐标值计算两点所在直线的斜率defgradient(pt1,pt2):return((pt2[1]-pt1[1])/(pt2[0]-pt1[0]))#根据相邻的三点计算出其形成夹角的角度值defgetAngle(pointsList):pt1,pt2,pt3=pointsList[-3:]m1=gradient(pt1,pt2)m2=gradient(pt1,pt3)angR=abs(math.atan((m2-m1)/(1+m2*m1)))angD=round(math.degrees(angR))cv2.putText(img,str(angD),(pt1[0]-40,pt1[1]-20),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,1.5,(0,0,255))whileTrue:cv2.imshow('Image',img)#图片显示cv2.setMouseCallback('Image',mousePoints)#鼠标触发事件开启iflen(pointsList)%3==0andlen(pointsList)!=0:#鼠标每触发中断3次计算一次其形式夹角的角度值getAngle(pointsList)key_scan=cv2.waitKey(1)&0xff#键盘扫描ifkey_scan==ord("q"):#输入'q'时图片刷新pointsList=[]img=cv2.imread(path)elifkey_scan==ord("s"):#输入's'时退出程序breakcv2.destroyAllWindows()