OpenCV构建交互式图像距离测量工具

最新推荐文章于 2025-08-19 12:29:31 发布

原创

最新推荐文章于 2025-08-19 12:29:31 发布 · 1.5k 阅读

18 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#opencv #python #人工智能

在计算机视觉和图形学应用中，准确测量图像上的点之间距离是一项常见且重要的任务。本篇技术博客将详细介绍如何利用Python编程语言和OpenCV库构建一个交互式的图像距离测量工具。我们将通过编写一个名为ImageProcessor的类，让用户能够在图像上点击选取点，并实时显示两点间的实际距离（以毫米为单位）。下面让我们一起深入探讨代码实现及其核心功能。

一、代码结构概览

首先，我们来看看整个程序的主要组成部分：

import cv2
import numpy as np


class ImageProcessor:
    def __init__(self, image_path, pixel_to_mm=0.3):
        self.image_path = image_path
        self.pixel_to_mm = pixel_to_mm
        self.image = None
        self.points = []
        self.distances = []
        self.load_image()

    def load_image(self):
        try:
            self.image = cv2.imread(self.image_path)
        except FileNotFoundError:
            print("Image file not found.")
            exit()

    def calculate_distance(self, point1, point2):
        pixel_distance = np.sqrt((point2[0] - point1[0]) ** 2 + (point2[1] - point1[1]) ** 2)
        actual_distance = pixel_distance * self.pixel_to_mm
        return pixel_distance, actual_distance

    def draw_on_image(self):
        img_copy = self.image.copy()
        for i in range(len(self.points)):
            cv2.circle(img_copy, self.points