[人工智能]使用opencv进行角度测量

本文介绍如何使用python语言实现角度测量，程序包括鼠标选点、直线斜率计算、角度计算三个子程序和一个主程序。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 -*-

import cv2

path = "picture_mqa\\angle_measure.bmp"
img = cv2.imread(path)
pointsList = []

def mousePoints(event,x,y,flags,params):
    if event  == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        cv2.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),cv2.FILLED)
        print(x,y)

while True:
    cv2.imshow('Image', img)
    cv2.setMouseCallback('Image',mousePoints)
    
    key_scan = cv2.waitKey(1) & 0xff 
    
    if key_scan == ord("q"):
        pointsList = []
        img = cv2.imread(path)
    elif key_scan == ord("s"):
        break
    
cv2.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。

def gradient(pt1,pt2):
    return ((pt2[1]-pt1[1])/(pt2[0]-pt1[0]))

def getAngle(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
'''
import cv2
import math

path = "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
def mousePoints(event,x,y,flags,params):
    if event  ==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        size = len(pointsList)
        if size != 0 and size%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        
def gradient(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
def getAngle(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))       


while True:
    cv2.imshow('Image', img) #图片显示
    cv2.setMouseCallback('Image',mousePoints) #鼠标触发事件开启
    
    if len(pointsList) % 3 ==0 and len(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
    if key_scan == ord("q"):  #输入'q'时图片刷新
        pointsList = []
        img = cv2.imread(path)
        
    elif key_scan == ord("s"): #输入's'时退出程序
        break
    
cv2.destroyAllWindows()