在計算機視覺和圖形學(xué)應(yīng)用中，準確測量圖像上的點之間距離是一項常見且重要的任務(wù)。本篇技術(shù)博客將詳細介紹如何利用Python編程語言和OpenCV庫構(gòu)建一個交互式的圖像距離測量工具。我們將通過編寫一個名為ImageProcessor的類，讓用戶能夠在圖像上點擊選取點，并實時顯示兩點間的實際距離（以毫米為單位）。下面讓我們一起深入探討代碼實現(xiàn)及其核心功能。

一、代碼結(jié)構(gòu)概覽

首先，我們來看看整個程序的主要組成部分：

import cv2
import numpy as np


class ImageProcessor:
    def __init__(self, image_path, pixel_to_mm=0.3):
        self.image_path = image_path
        self.pixel_to_mm = pixel_to_mm
        self.image = None
        self.points = []
        self.distances = []
        self.load_image()

    def load_image(self):
        try:
            self.image = cv2.imread(self.image_path)
        except FileNotFoundError:
            print("Image file not found.")
            exit()

    def calculate_distance(self, point1, point2):
        pixel_distance = np.sqrt((point2[0] - point1[0]) ** 2 + (point2[1] - point1[1]) ** 2)
        actual_distance = pixel_distance * self.pixel_to_mm
        return pixel_distance, actual_distance

    def draw_on_image(self):
        img_copy = self.image.copy()
        for i in range(len(self.points)):
            cv2.circle(img_copy, self.points[i], 3, (0, 0, 255), -1)  # Display Point
            if i % 2 == 1:
                cv2.line(img_copy, self.points[i - 1], self.points[i], (255, 0, 0), 2)  # Draw line between points

                pixel_distance, actual_distance = self.calculate_distance(self.points[i - 1], self.points[i])
                self.distances.append(actual_distance)
                text = "AD: {:.2f} mm".format(actual_distance)
                cv2.putText(img_copy, text, (
                (self.points[i - 1][0] + self.points[i][0]) // 2, (self.points[i - 1][1] + self.points[i][1]) // 2),
                            cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)

        return img_copy

    def mouse_event(self, event, x, y, flags, param):
        if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
            self.points.append((x, y))

    def process(self):
        cv2.namedWindow('Image')
        cv2.setMouseCallback('Image', self.mouse_event)

        while True:
            img_copy = self.draw_on_image()

            cv2.imshow('Image', img_copy)
            key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
            if key == 27:  # Press 'Esc' to exit
                break

        cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == "__main__":
    processor = ImageProcessor('mask/img.png', pixel_to_mm=0.3)
    processor.process()

該程序主要由以下幾部分組成：

1. 標題引入必要的庫：cv2（OpenCV庫）用于圖像處理和顯示，numpy（NumPy庫）用于數(shù)值計算。

2. 定義ImageProcessor類：封裝圖像加載、點選、距離計算、結(jié)果顯示等邏輯。

3. 主程序入口：創(chuàng)建ImageProcessor實例，傳入圖像路徑和像素與毫米的比例，默認為0.3，然后調(diào)用process方法啟動交互過程。
   接下來，我們將逐一解析ImageProcessor類中的關(guān)鍵方法。

二、ImageProcessor類詳解

1. __init__方法

def __init__(self, image_path, pixel_to_mm=0.3):
    self.image_path = image_path
    self.pixel_to_mm = pixel_to_mm
    self.image = None
    self.points = []
    self.distances = []
    self.load_image()

__init__方法是類的構(gòu)造器，負責(zé)初始化對象屬性。這里定義了以下幾個屬性：
image_path: 存儲待處理圖像的路徑。
pixel_to_mm: 像素與毫米之間的比例，默認值為0.3，表示每個像素代表0.3毫米。
image: 用于存放加載的圖像數(shù)據(jù)。
points: 存儲用戶點擊的點坐標，按點擊順序排列。
distances: 存儲已計算的實際距離值。
最后，load_image方法被調(diào)用，用于加載指定路徑下的圖像

2. load_image方法

def load_image(self):
   try:
       self.image = cv2.imread(self.image_path)
   except FileNotFoundError:
       print("Image file not found.")
       exit()

load_image方法負責(zé)從指定路徑加載圖像。它使用cv2.imread函數(shù)嘗試讀取圖像，如果文件不存在，則捕獲FileNotFoundError異常，打印錯誤消息并退出程序，確保程序在遇到無效文件時能優(yōu)雅終止。

3. calculate_distance方法

def calculate_distance(self, point1, point2):
    pixel_distance = np.sqrt((point2[0] - point1[0]) ** 2 + (point2[1] - point1[1]) ** 2)
    actual_distance = pixel_distance * self.pixel_to_mm
    return pixel_distance, actual_distance

calculate_distance方法接收兩個點坐標作為參數(shù)，計算它們之間的像素距離（歐氏距離）并轉(zhuǎn)換為實際距離（毫米）。結(jié)果以元組形式返回，包含像素距離和實際距離。

4. draw_on_image方法

def draw_on_image(self):
    img_copy = self.image.copy()
    for i in range(len(self.points)):
        cv2.circle(img_copy, self.points[i], 3, (0, 0, 255), -1)  # Display Point
        if i % 2 == 1:
            cv2.line(img_copy, self.points[i - 1], self.points[i], (255, 0, 0), 2)  # Draw line between points

            pixel_distance, actual_distance = self.calculate_distance(self.points[i - 1], self.points[i])
            self.distances.append(actual_distance)
            text = "AD: {:.2f} mm".format(actual_distance)
            cv2.putText(img_copy, text, (
            (self.points[i - 1][0] + self.points[i][0]) // 2, (self.points[i - 1][1] + self.points[i][1]) // 2),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)

    return img_copy

draw_on_image方法負責(zé)在圖像副本上繪制用戶選擇的點、連線及距離文字。具體步驟如下：

• 創(chuàng)建圖像副本，防止直接修改原始圖像。
• 遍歷points列表，繪制每個點為紅色圓圈。
• 當(dāng)索引i為奇數(shù)時，表示當(dāng)前點與前一個點構(gòu)成一對，于是：
  繪制連接這兩個點的線。
  調(diào)用calculate_distance計算它們之間的實際距離，并將結(jié)果添加到distances列表。
  在兩點之間合適的位置繪制包含實際距離的文字。
  最后返回處理過的圖像副本。

5. mouse_event

def mouse_event(self, event, x, y, flags, param):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        self.points.append((x, y))

mouse_event方法作為鼠標回調(diào)函數(shù)，響應(yīng)用戶的鼠標操作。當(dāng)用戶按下左鍵（cv2.EVENT_LBUTTONDOWN）時，將當(dāng)前鼠標位置（(x, y)）添加到points列表中。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-850869.html

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