前言

一、鼠標(biāo)點(diǎn)擊的角度測量

首先導(dǎo)入一個帶有角度的照片

然后下面的代碼注冊了一個鼠標(biāo)按下的回調(diào)函數(shù)，
還有一個點(diǎn)的數(shù)列，鼠標(biāo)事件為按下的時候就記錄點(diǎn)，并畫出點(diǎn)，由于點(diǎn)是畫在圖像上面的，那么就要求了img是需要刷新的所以將他們放在while True里面
當(dāng)有按鍵按下的的時候就把圖片歸為原來的以及清除列表的值。

按鍵的使用可以看這個文章
簡述

cv2.waitKey(1)在有按鍵按下的時候返回按鍵的ASCII值，否則返回-1
& 0xFF的按位與操作只取cv2.waitKey(1)返回值最后八位，因?yàn)橛行┫到y(tǒng)cv2.waitKey(1)的返回值不止八位
ord(‘q’)表示q的ASCII值
總體效果：按下q鍵后break

import cv2
import math

img = cv2.imread('jiaodu.png')
pointslist = []


def mousepoints(event,x,y,flags,params):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        cv2.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),cv2.FILLED)
        pointslist.append([x,y])
        print(pointslist)
while True:
    cv2.imshow('image',img)
    cv2.setMouseCallback('image',mousepoints)
    keycc = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if keycc == ord('q'):
        pointslist = []
        img = cv2.imread('jiaodu.png')
    if keycc == ord('c'):
        exit()

當(dāng)在圖像上點(diǎn)擊的時候有紅點(diǎn)，當(dāng)按下q的時候清除，當(dāng)按下c的時候退出
接著我們要做的就是每點(diǎn)擊一下就會出現(xiàn)三角的邊，我們用size來做判斷，當(dāng)取余后值為2的時候就說明要畫一個直線，當(dāng)按下第三個點(diǎn)的時候要是第二條直線，那么就elif size % 3 == 0 and size != 0:
就可以得到啦
還是用了tuple()函數(shù)因?yàn)?cv2.line 需要點(diǎn)的坐標(biāo)作為元組，所以我們使用 tuple 函數(shù)將列表轉(zhuǎn)換為元組。
使用到了畫線函數(shù)cv2.line可以參考這篇文章
簡述：

cv2.line(img, pt1, pt2, color[, thickness[, lineType[, shift]]]) → img
img，背景圖
pt1，直線起點(diǎn)坐標(biāo)
pt2，直線終點(diǎn)坐標(biāo)
color，當(dāng)前繪畫的顏色。如在BGR模式下，傳遞(255,0,0)表示藍(lán)色畫筆?；叶葓D下，只需要傳遞亮度值即可。
thickness，畫筆的粗細(xì)，線寬。若是-1表示畫封閉圖像，如填充的圓。默認(rèn)值是1.
lineType，線條的類型，
如8-connected類型、anti-aliased線條（反鋸齒），默認(rèn)情況下是8-connected樣式ide，cv2.LINE_AA表示反鋸齒線條，在曲線的時候視覺效果更佳。

def mousepoints(event,x,y,flags,params):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:

        cv2.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),cv2.FILLED)
        pointslist.append([x,y])
        size = len(pointslist)
        if size % 3 == 2:
            cv2.line(img, tuple(pointslist[-2]), tuple(pointslist[-1]), (255, 0, 0), 2)
        # 當(dāng)添加第三個點(diǎn)時，使用第一個點(diǎn)和第三個點(diǎn)繪制線
        elif size % 3 == 0 and size != 0:
            cv2.line(img, tuple(pointslist[-3]), tuple(pointslist[-1]), (255, 0, 0), 2)
        print(pointslist)

現(xiàn)在我們還需要計(jì)算出，直接使用math中的函數(shù)，不過，我們需要由梯度來求，具體公式百度，最終的代碼：

import cv2
import math

img = cv2.imread('jiaodu.png')
pointslist = []


def mousepoints(event,x,y,flags,params):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:

        cv2.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),cv2.FILLED)
        pointslist.append([x,y])
        size = len(pointslist)

        if size % 3 == 2:
            cv2.line(img, tuple(pointslist[-2]), tuple(pointslist[-1]), (255, 0, 0), 2)
        # 當(dāng)添加第三個點(diǎn)時，使用第一個點(diǎn)和第三個點(diǎn)繪制線
        elif size % 3 == 0 and size != 0:
            cv2.line(img, tuple(pointslist[-3]), tuple(pointslist[-1]), (255, 0, 0), 2)

        print(pointslist)

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 = math.atan((m2 - m1)/(1+(m1 * m2)))
    angd = round(math.degrees(angr))
    cv2.putText(img,str(angd),(pt1[0]-40,pt1[1]),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(255,0,0),1)

    print(angd)

while True:

    if len(pointslist) % 3 == 0 and len(pointslist) != 0:
        getAngle(pointslist)

    cv2.imshow('image',img)
    cv2.setMouseCallback('image',mousepoints)
    keycc = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if keycc == ord('q') or keycc == ord('Q') :
        pointslist = []
        img = cv2.imread('jiaodu.png')
    if keycc == ord('c') or keycc == ord('C') :
        exit()

二、二維碼條形碼識別

需要安裝庫numpy和pyzbar
numpy是anaconda自帶的，我們在終端輸入 pip install pyzbar就可以進(jìn)行下載了。
我們首先有一張有二維碼的圖片

import cv2
import numpy as np
from pyzbar.pyzbar import decode

img = cv2.imread('qr.png')

code = decode(img)
print(code)

我們可以讀取到圖片中二維碼的信息

[Decoded(data=b’111111’, type=‘QRCODE’, rect=Rect(left=182, top=381,
width=163, height=164), polygon=[Point(x=182, y=381), Point(x=182, y=545), Point(x=345, y=545), Point(x=345, y=381)], quality=1, orie ntation=‘UP’)]

其中data就是我們要的數(shù)據(jù)，而polygon是邊框點(diǎn)
我們只打印出二維碼的數(shù)據(jù)信息

import cv2
import numpy as np
from pyzbar.pyzbar import decode

img = cv2.imread('qr.png')

for barcode in decode(img):
    print(barcode.data)

其中的b是編碼

import cv2
import numpy as np
from pyzbar.pyzbar import decode

img = cv2.imread('qr.png')

for barcode in decode(img):
    mydata = barcode.data.decode('utf-8')
    print(mydata)
    

這樣就可以只得到數(shù)據(jù)信息。
現(xiàn)在我們調(diào)用攝像頭cv2.VideoCapture(0)還需要在二維碼周圍畫框cv2.polylines，在周圍顯示 cv2.putText二維碼的數(shù)據(jù)。

NumPy 和 OpenCV 的用法。
np.array(): NumPy 的 array 函數(shù)用于創(chuàng)建一個數(shù)組。在這里，barcode.polygon 被轉(zhuǎn)換成一個 NumPy 數(shù)組。
[barcode.polygon]: 這個語法是創(chuàng)建一個包含 barcode.polygon 的列表。這在創(chuàng)建二維或者更高維度的數(shù)組時是常見的做法。
np.int32: 這是一個參數(shù)，指定了新創(chuàng)建的數(shù)組的數(shù)據(jù)類型應(yīng)該是 32 位整數(shù)。在圖像處理中，像素的坐標(biāo)通常是整數(shù)。
pts: 這是一個變量，用于保存新創(chuàng)建的數(shù)組。
所以，pts = np.array([barcode.polygon], np.int32) 這句話的作用是創(chuàng)建一個新的 NumPy 數(shù)組，數(shù)組的元素來自 barcode.polygon，并且這個數(shù)組的數(shù)據(jù)類型是 32 位整數(shù)。這通常用于處理圖像，比如 OpenCV 的多邊形（如輪廓等）。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-572730.html

import cv2
import numpy as np
from pyzbar.pyzbar import decode

cap = cv2.VideoCapture(0)




while True:
    success,img = cap.read()
    # img = cv2.imread('qr.png')
    for barcode in decode(img):
        mydata = barcode.data.decode('utf-8')
        print(mydata)
        pts = np.array([barcode.polygon],np.int32)
        pts = pts.reshape((-1,1,2))
        cv2.polylines(img,[pts],True,(255,0,255),5)
        pts2 = barcode.rect
        cv2.putText(img,mydata,(pts2[0],pts2[1]),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.9,(255,0,255),2)

    cv2.imshow('result',img)
    keycc = cv2.waitKey(1)
    if keycc == ord('c') or keycc == ord('C') :
        exit()

到了這里，關(guān)于opencv實(shí)戰(zhàn)--角度測量和二維碼條形碼識別的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！