识别并计算两条曲线间的距离

ltshan139 2023-01-13 01:06:18

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导读本文主要介绍使用OpenCV计算两条曲线之间的最小距离。实现目标【计算两条曲线之间的最小距离】测试图像：动态效果演示：实现步骤与代码实现步骤： ① 分别找到两条曲线的轮廓； ②计算每条曲线轮廓点与另一条轮廓上点的距离； ③ 记录距离最小值与对应最小值时的点坐标； ④ 绘制结果。代码实现与演示： # -*- coding: cp936 -*- import numpy as np import math import cv2 def cal_pt_.

前言 Opencv4图像分割和识别实战6的视频课程（https://edu.csdn.net/course/detail/24864）主要是讲解如何求两条曲线之间的距离。对应的，本课作业来求下面图所示的两条直线间距离以巩固课堂上所学的知识。解决方法一 1）通过前面所学的投影分割法来分别获得这2条直线上的离散采样点，然后将它们通过直线拟合求得各自的直线方程，如k1x+b和k2x+b2。...

import numpy as np import math import cv2 def cal_pt_distance(pt1, pt2): dist = math.sqrt(pow(pt1[0]-pt2[0],2) + pow(pt1[1]-pt2[1],2)) return dist font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX img = cv2.imread('01.png') #cv2.imshow('src',img) gray = cv2.cvtColor(i

如果度量算法符合我们的先验经验，比如我们人工标示最相似的两条曲线，算法给出的距离度量也是最小的，我们判断最不相似的，算法给出的距离度量也是最大的。有了判断两条曲线距离度量的算法，且算法结果具有一定的排序性，那么就可以计算出任两条曲线的距离度量值，根据此值就可以给出与指定股票曲线最相似的TopN股票曲线。dtw算法dtw(x,y)=2 < dtw(x,z)=18 判断曲线y与曲线x的距离小于曲线z与x的距离，即相关性更高，符合期望，所以可以作为股票相关性算法使用。特点：忽略了曲线的振幅，只关注其方向。

问题：一张输入图片如下，有两条平行线，求出两条平行线之间的距离解决思路： 1. 对图像中的直线进行细化 2. 提取直线的轮廓坐标 3. 对轮廓上的坐标进行直线集合，从而得到直线方程 4. 计算两条直线之间的距离参考：图像细化 http://blog.csdn.net/qianchenglenger/article/details/19332011 图像轮廓提取 htt

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