Python 图像测距

本文将介绍如何使用Python实现图像测距的功能。在工业、医疗等领域，对物体或者医疗影像进行测量距离是非常重要的操作。然而，采用传统的方法手动测量费时费力。通过使用Python程序和图像处理，我们可以实现自动化测距的功能，提高效率。

一、图像处理基础

在进行图像测距前，我们必须先掌握图像处理的基础知识。Python中有许多常用的图像处理库，如OpenCV、PIL、scikit-image等。这些库提供了丰富的函数和工具，可以帮助我们处理并分析图像。

在本文中，我们将使用OpenCV进行图像处理。下面是一个例子，展示如何读取一张图片并显示在屏幕上：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

我们使用cv2.imread()函数读取'image.jpg'图片，使用cv2.imshow()函数将图片显示在窗口上。使用cv2.waitKey()函数让窗口持续存在，使用cv2.destroyAllWindows()函数销毁窗口。

二、图像测距实现

1、边缘检测

在进行图像测距前，我们要先进行边缘检测。通过边缘检测，我们可以找到图像中物体的轮廓，这对于后续的距离计算非常有用。

对于一张图片进行边缘检测，OpenCV提供了函数cv2.Canny()，可以方便、快捷地实现。下面是一个使用cv2.Canny()进行边缘检测的例子：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

我们首先使用cv2.imread()函数读取'image.jpg'图片，并将其转换成灰度图像。然后使用cv2.Canny()函数进行边缘检测，并将结果显示在窗口上。

2、轮廓检测

通过边缘检测，我们得到了图像中物体的轮廓。接下来，我们需要对轮廓进行进一步处理，以便更好地进行距离计算。在OpenCV中，我们可以使用cv2.findContours()函数找到图像中的轮廓，这个函数返回轮廓的点集。

下面是一个使用cv2.findContours()函数进行轮廓检测的例子：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

我们首先使用cv2.Canny()函数进行边缘检测，然后使用cv2.findContours()函数找到轮廓。cv2.findContours()函数有三个参数：第一个参数是输入的二值图像，第二个参数是轮廓检索模式，第三个参数是轮廓逼近方法。函数返回两个值：第一个是轮廓的点集，第二个是轮廓的层次结构。

使用cv2.drawContours()函数将轮廓绘制到原始图像上。

3、距离计算

通过轮廓检测，我们得到了图像中物体的轮廓。对于相邻的两个点，我们可以计算它们之间的欧几里得距离，从而得到图像中物体的实际距离。

下面是一个使用cv2.norm()函数进行距离计算的例子：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

for cnt in contours:
    rect = cv2.minAreaRect(cnt)
    box = cv2.boxPoints(rect)
    box = np.int0(box)
    cv2.drawContours(img, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
    dist = cv2.norm(box[0], box[1])
    print('distance:', dist)

cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

我们使用cv2.minAreaRect()函数找到轮廓的最小外接矩形，将其转换为四至点坐标，并使用cv2.drawContours()函数绘制矩形。使用cv2.norm()函数计算矩形的对角线长度，即为图像中物体的实际距离。

三、总结

本文介绍了Python实现图像测距的方法。我们首先学习了图像处理的基础知识，然后实现了图像中的边缘检测、轮廓检测和距离计算。通过本文的学习，我们可以对图像进行自动化的距离测量。