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如何使用python测量图像中圆的中心到中心的距离

使用Python测量图像中圆的中心到中心的距离可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库:
代码语言:txt
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import cv2
import numpy as np
  1. 读取图像并进行预处理:
代码语言:txt
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image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
  1. 检测图像中的圆:
代码语言:txt
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circles = cv2.HoughCircles(blur, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, minDist=20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)
  1. 提取圆的中心坐标:
代码语言:txt
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if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(image, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)
        cv2.rectangle(image, (x - 5, y - 5), (x + 5, y + 5), (0, 128, 255), -1)
  1. 计算圆的中心到中心的距离:
代码语言:txt
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if len(circles) >= 2:
    center1 = circles[0][:2]
    center2 = circles[1][:2]
    distance = np.linalg.norm(center1 - center2)
    print("圆的中心到中心的距离:", distance)

完整代码示例:

代码语言:txt
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import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

circles = cv2.HoughCircles(blur, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, minDist=20, param1=50, param2=30, minRadius=0, maxRadius=0)

if circles is not None:
    circles = np.round(circles[0, :]).astype("int")
    for (x, y, r) in circles:
        cv2.circle(image, (x, y), r, (0, 255, 0), 4)
        cv2.rectangle(image, (x - 5, y - 5), (x + 5, y + 5), (0, 128, 255), -1)

if len(circles) >= 2:
    center1 = circles[0][:2]
    center2 = circles[1][:2]
    distance = np.linalg.norm(center1 - center2)
    print("圆的中心到中心的距离:", distance)

cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用OpenCV库进行图像处理和圆的检测,通过Hough变换检测图像中的圆,并计算圆的中心到中心的距离。在代码中,我们使用了灰度转换、高斯模糊和Hough圆检测等技术来提取图像中的圆。最后,通过计算两个圆的中心坐标之间的欧氏距离来得到圆的中心到中心的距离。

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