顶点角度&判断图片模糊

最新推荐文章于 2024-09-05 20:53:07 发布

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#图像处理

该博客介绍了两个算法：一是通过三个点坐标计算三角形中任意角的夹角，另一个是利用拉普拉斯算子判断图像是否模糊。夹角计算涉及平面几何，而图像模糊检测则应用了计算机视觉技术。

一.根据三个点，求顶点角度

def cal_ang(point_1, point_2, point_3):
    """
    根据三点坐标计算夹角
    :param point_1: 点1坐标
    :param point_2: 点2坐标
    :param point_3: 点3坐标
    :return: 返回任意角的夹角值，这里只是返回点3的夹角
    """
    a2 = (point_2[0]-point_3[0])*(point_2[0]-point_3[0])+(point_2[1]-point_3[1])*(point_2[1] - point_3[1])
    b2=  (point_1[0]-point_3[0])*(point_1[0]-point_3[0])+(point_1[1]-point_3[1])*(point_1[1] - point_3[1])
    c2 = (point_1[0]-point_2[0])*(point_1[0]-point_2[0])+(point_1[1]-point_2[1])*(point_1[1] - point_2[1])
    a=math.sqrt(a2)
    b=math.sqrt(b2)
    #c=math.sqrt(c2)
    #A=math.degrees(math.acos((a*a-b*b-c*c)/(-2*b*c)))
    #B=math.degrees(math.acos((b*b-a*a-c*c)/(-2*a*c)))
    C=math.degrees(math.acos((a2+b2-c2)/(2*a*b)))
    return C

二. 拉普拉斯判断图片是否模型

def is_blur(face,yuzhi):
    """
    :param face:  脸部
    :param yuzhi: 阈值判断脸部是否模糊
    :return:
    """
    Var=cv2.Laplacian(face, cv2.CV_64F).var()
    #print(Var)
    if Var > yuzhi:
        return False,Var
    else:
        return True,Var