使用opencv进行角度测量
本文介绍如何使用python语言实现角度测量，程序包括鼠标选点、直线斜率计算、角度计算三个子程序和一个主程序。最终实现效果：在图片上用鼠标确认三点，程序将会显示由此三点确定的角度，如下图所示。
1、鼠标选点
> 1. # -*- coding: utf-8 -*-
>
> 2.
>
> 3. import cv2
>
> 4.
>
> 5. path = "picture_mqa\ angle_measure.bmp"
>
> 6. img = cv2.imread(path)
>
> 7. pointsList = []
>
> 8.
>
> 9. def mousePoints(event,x,y,flags,params):
>
> 10. if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
>
> 11. cv2.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),cv2.FILLED)
>
> 12. print(x,y)
>
> 13.
>
> 14. while True:
>
> 15. cv2.imshow('Image', img)
>
> 16. cv2.setMouseCallback('Image',mousePoints)
>
> 17.
>
> 18. key_scan = cv2.waitKey(1) & 0xff
>
> 19.
>
> 20. if key_scan == ord("q"):
>
> 21. pointsList = []
>
> 22. img = cv2.imread(path)
>
> 23. elif key_scan == ord("s"):
>
> 24. break
>
> 25.
>
> 26. cv2.destroyAllWindows()
>
>
>
>
> python
>
>
>
> while循环内cv2.setMouseCallback('Image',mousePoints)为鼠标中断触发事件的开启函数，作用是当在Image图片上鼠标触发中断事件时，程序跳转到mousePoints()中断服务函数内，并给mousePoints()的五个入口参数event,x,y,flags,params赋值。其中， event是cv2_EVENT_* (MouseEventTypes)类型的变量，为鼠标触发中断事件的类型；x和y为鼠标触发中断事件时在image图像的横纵坐标；flags是cv2_EVENT_FLAG_* (MouseEventFlags)类型的变量，为特殊中断事件的标志位；param是用户自定义的参数。本文的程序中使用 EVENT_LBUTTONDOW#左键点击触发事件，当鼠标左键点击时，标注该点并记录其坐标。
event的赋值：
EVENT_MOUSEMOVE #滑动
EVENT_LBUTTONDOWN #左键点击
EVENT_RBUTTONDOWN #右键点击
EVENT_MBUTTONDOWN #中键点击
EVENT_LBUTTONUP #左键放开
EVENT_RBUTTONUP #右键放开
EVENT_MBUTTONUP #中键放开
EVENT_LBUTTONDBLCLK #左键双击
EVENT_RBUTTONDBLCLK #右键双击
EVENT_MBUTTONDBLCLK #中键双击
2、角度计算
由1可以得到鼠标点击位置处的坐标，我们将其放入pointList列表内。当列表内的坐标数目为3的倍数时调用getAngle()函数，计算出三点确定的两条直线的夹角。
> 1. def gradient(pt1,pt2):
>
> 2. return ((pt2[1]-pt1[1])/(pt2[0]-pt1[0]))
>
> 3.
>
> 4. def getAngle(pointsList):
>
> 5. pt1,pt2,pt3 = pointsList[-3:]
>
> 6. m1 = gradient(pt1, pt2)
>
> 7. m2 = gradient(pt1, pt3)
>
> 8. angR = abs(math.atan((m2-m1)/(1+m2*m1)))
>
> 9. angD = round(math.degrees(angR))
>
> 10.
>
> 11. cv2.putText(img,str(angD),(pt1[0]-40,pt1[1]-20),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,
>
> 12. 1.5,(0,0,255))
>
>
>
>
> python
>
>
>
> 由直线的两点式方程可得直线的倾斜角为angle = arctan(y2-y1,x2-x1)，则两条直线的夹角为angle0 =angle1-angle2 = arctan(y2-y1,x2-x1) - arctan(y2-y3,x2-x3)。以上函数便可根据三点的坐标值求其形成夹角的角度。
3、完整程序
> 1. # -*- coding: utf-8 -*-
>
> 2. '''
>
> 3. 测量鼠标点击过的三点形成的角度
>
> 4. '''
>
> 5. import cv2
>
> 6. import math
>
> 7.
>
> 8. path = "picture_mqa\ angle_measure.bmp" #图片路径
>
> 9. img = cv2.imread(path)
>
> 10. pointsList = []
>
> 11.
>
> 12. #鼠标中断触发函数，将鼠标触发事件位置处描点并将该点的坐标值纪录入pointList列表内
>
> 13. #连接相邻三点使其形成一个夹角
>
> 14. def mousePoints(event,x,y,flags,params):
>
> 15. if event ==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
>
> 16. size = len(pointsList)
>
> 17. if size != 0 and size%3 !=0:
>
> 18. cv2.line(img,tuple(pointsList[round((size-1)/3)*3]),(x,y),(0,0,255))
>
> 19. cv2.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),cv2.FILLED)
>
> 20. pointsList.append([x,y])
>
> 21.
>
> 22. #由两点的坐标值计算两点所在直线的斜率
>
> 23. def gradient(pt1,pt2):
>
> 24. return ((pt2[1]-pt1[1])/(pt2[0]-pt1[0]))
>
> 25.
>
> 26. #根据相邻的三点计算出其形成夹角的角度值
>
> 27. def getAngle(pointsList):
>
> 28. pt1,pt2,pt3 = pointsList[-3:]
>
> 29. m1 = gradient(pt1, pt2)
>
> 30. m2 = gradient(pt1, pt3)
>
> 31. angR = abs(math.atan((m2-m1)/(1+m2*m1)))
>
> 32. angD = round(math.degrees(angR))
>
> 33.
>
> 34. cv2.putText(img,str(angD),(pt1[0]-40,pt1[1]-20),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,
>
> 35. 1.5,(0,0,255))
>
> 36.
>
> 37.
>
> 38. while True:
>
> 39. cv2.imshow('Image', img) #图片显示
>
> 40. cv2.setMouseCallback('Image',mousePoints) #鼠标触发事件开启
>
> 41.
>
> 42. if len(pointsList) % 3 ==0 and len(pointsList)!=0: #鼠标每触发中断3次计算一次其形式夹角的角度值
>
> 43. getAngle(pointsList)
>
> 44.
>
> 45. key_scan = cv2.waitKey(1) & 0xff #键盘扫描
>
> 46. if key_scan == ord("q"): #输入'q'时图片刷新
>
> 47. pointsList = []
>
> 48. img = cv2.imread(path)
>
> 49.
>
> 50. elif key_scan == ord("s"): #输入's'时退出程序
>
> 51. break
>
> 52.
>
> 53. cv2.destroyAllWindows()
>
>
>
>
> python
>
>
>
> 