Python+OpenCV实现角度测量的示例代码

我们来详细讲解一下“Python+OpenCV实现角度测量的示例代码”的完整攻略。

简介

本攻略介绍如何使用Python和OpenCV来进行角度测量，包括了从照片中测量物体旋转角度和计算两个物体之间的旋转角度。

准备工作

首先，我们需要安装并配置好Python和OpenCV。可以参考以下步骤：

1.安装Python：可以从Python官网下载安装包进行安装。

2.安装OpenCV：可以通过pip进行安装，运行以下命令即可：

pip install opencv-python

3.安装numpy：同样可以通过pip进行安装，运行以下命令即可：

pip install numpy

从照片中测量物体旋转角度

下面我们将从简单的示例开始，介绍如何从照片中测量物体的旋转角度。

示例1

我们首先需要准备一张包含待测物体的照片，然后进行如下操作：

1.读取照片并将其转换为灰度图像。代码如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2.使用Canny算法检测边缘。代码如下：

edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)

3.使用HoughLines函数检测出直线。代码如下：

lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi / 180, 200)

4.遍历检测到的直线对，并使用arctan函数计算角度。代码如下：

for line in lines:
    rho, theta = line[0]
    a = np.cos(theta)
    b = np.sin(theta)
    x0 = a * rho
    y0 = b * rho
    x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
    y1 = int(y0 + 1000 * (a))
    x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
    y2 = int(y0 - 1000 * (a))
    cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
    if theta > np.pi / 2:
        theta = theta - np.pi
    angle = theta * 180 / np.pi

5.将角度输出到图像上，并显示图像。代码如下：

cv2.putText(img, 'Angle = ' + str(int(angle)), (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)

示例2

除了测量单一物体的角度，我们还可以使用模板匹配技术测量物体之间的角度。下面我们通过示例来介绍如何实现：

1.首先，我们需要准备两张照片，一张包含需要匹配的物体，一张包含需要测量旋转角度的物体。代码如下：

import cv2

img1 = cv2.imread('template.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

2.使用ORB算法检测图像中的关键点，并计算其描述符。代码如下：

orb = cv2.ORB_create()
keypoints_1, descriptors_1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
keypoints_2, descriptors_2 = orb.detectAndCompute(img2, None)

3.使用BFMatcher算法计算两张照片中描述符之间的距离，并找到距离最短的匹配。代码如下：

bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(descriptors_1, descriptors_2)
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)

4.计算匹配点之间的角度，并将其输出到图像上。代码如下：

pts1 = []
pts2 = []
for match in matches:
    pts1.append(keypoints_1[match.queryIdx].pt)
    pts2.append(keypoints_2[match.trainIdx].pt)
pts1 = np.float32(pts1)
pts2 = np.float32(pts2)
homography, _ = cv2.findHomography(pts1, pts2, cv2.RANSAC)
angle = np.arctan2(homography[1, 0], homography[0, 0]) * 180 / np.pi
cv2.putText(img2, 'Angle = ' + str(int(angle)), (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('result', img2)
cv2.waitKey(0)

总结

通过以上两个示例，我们学习了如何通过Python和OpenCV进行角度测量，包括通过直线检测测量单一物体的角度和通过模板匹配测量物体间的角度。相信这些方法对于实际场景中的角度测量能够提供一定的参考。