使用 Python 和 OpenCV 测量图像中不规则有界对象的像素之间的距离

Question

我是图像处理和 python 的新手，但有兴趣测量两个轴（主要和次要）的像素距离。感谢link 了解有关如何创建边界和轴（主要和次要）的初始程序。

我已经使用上面链接中的sn-p通过将cv2.drawContours(orig, box.astype('int'),-1, (0, 255, 0), 3)中的参数更改为cv2.drawContours(orig, ctns,-1, (0, 255, 0), 3)来创建边界，以获取轴但无法根据需要测量距离。 请帮助我了解如何根据附件实现预期结果，记住1 线与有界对象中的另一条线之间的距离为1 像素。以下为附件。

Answer 1

我认为你应该这样做。你的cnts 是一个点数组，重要的是你要找到一种方法来定义你想要测量距离的点。

例如，可能是极端情况？最大和最小的 x 值以及最大和最小的 y 值。或者只是具有x1=x2 和y1=y2 的点。在您决定要使用哪些点之后，选择点很简单distance = √ x^2 + y^2。

对于 1，你必须首先找到对象的中心。我建议这个线程：OpenCV Centroid of Irregular Shape，然后你可以应用下面解释的相同逻辑。

对于 2：

#say your contours array looks something like this.
cnts = [(12,12),(13,14),(14,16)...]

假设您选择第 1 点：

selected_point = cnts[0] #(x,y) = (12,12)

从逻辑上讲，这对应的 x 或 y 值将相同，具体取决于您是垂直还是水平绘制线条。例如，如果您是水平移动，它将具有相同的 y 值。因此，在cnts 数组中搜索另一个值为y=12 的点，并用x1-x2 测量它们之间的距离。