利用Python计算图像坐标点构成曲线的总长度
本文演示如何使用Python计算图像上由一系列坐标点连接而成的曲线的总长度。我们将利用OpenCV库绘制这些点，并通过计算相邻点之间的欧几里得距离来求得曲线总长。
代码示例中，坐标点存储在列表aaaa中。为了计算曲线总长，我们需要依次计算相邻两点间的欧几里得距离，并将所有距离累加。欧几里得距离公式基于勾股定理：
距离 = √((x₂ – x₁)² + (y₂ – y₁)²)
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其中(x₁, y₁)和(x₂, y₂)分别代表两点的坐标。
以下Python代码实现了该功能：
import cv2import numpy as npimport math# 创建一个黑色图像image = np.zeros((2500, 2500, 3), np.uint8)# 坐标点列表aaaa = [(1420, 2310), (1620, 2294), (1961, 2225), (2181, 2277), (2331, 2290), (2478, 2317), (2626, 2368), (2782, 2406), (3151, 2406), (3509, 2359), (3714, 2363)]# 初始化总长度total_length = 0# 计算相邻点之间的距离并累加for i in range(len(aaaa) - 1): x1, y1 = aaaa[i] x2, y2 = aaaa[i + 1] distance = math.sqrt((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2) total_length += distanceprint(f"曲线总长度（像素）：{total_length}")# 在图像上绘制点for point in aaaa: cv2.circle(image, point, 4, (255, 0, 255), 4)# 显示图像cv2.imshow('img', image)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()
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这段代码首先初始化total_length为0，然后迭代计算相邻点之间的距离并累加到total_length。最后，它打印出计算得到的曲线总长度（单位为像素）。 请注意，此长度是像素距离，若需转换为实际距离（例如厘米），需要根据图像的比例尺进行转换。比例尺的确定取决于图像的拍摄条件和实际场景。
以上就是Python如何计算图像上坐标点构成的曲线总长度？的详细内容，更多请关注【创想鸟】其它相关文章！
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