基于opencv+python的角度测量

import cv2      # 导入opencv
import math     # 导入math库,计算角度时需要path = './Angle Finder/background.png'  # 测试样图相对路径
image = cv2.imread(path)             # 读入图片
pointsList = []                      # 创建一个点列表用于存储鼠标左键单击点的坐标# 定义鼠标点函数，参数为事件、点坐标的x和y值、标志、参数
def mousePoints(event, x, y, flags, params):# 若事件为按下鼠标左键if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:# 记录点列表的长度size = len(pointsList)# 当点列表中点的个数不为零且不能被3整除时if size != 0 and size % 3 != 0:# 在顶点与两端点之间划线cv2.line(image, tuple(pointsList[round((size-1)/3)*3]), (x, y), (0, 0, 255), 1)# 打印输出光标点击的位置    print(pointsList)# 将鼠标左键点击的点绘制在图像上cv2.circle(image, (x, y), 2, (0, 0, 255), cv2.FILLED)# 每次左键单击后都添加点的坐标pointsList.append([x, y])# 利用两个点的坐标计算直线斜率
def slope(point1, point2):return (point2[1]-point1[1])/(point2[0]-point1[0])# 计算角度
def getAngle(pointsList):point1, point2, point3 = pointsList[-3:]slope1 = slope(point1, point2)slope2 = slope(point1, point3)angR = math.atan((slope2-slope1)/(1+(slope2*slope1)))angD = round(math.degrees(angR))# 无法将类型 "int" 的对象转换为 "文本" 的 "str",必须将int类型的angD强制转换成string类型的文本cv2.putText(image, str(angD), (point1[0]-40, point1[1]-20), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1.5, (255, 0, 0), 2)while True:# 如果点列表长度能被3整除且不为0，即可以构成一个角，此时可以计算角度if len(pointsList) % 3 == 0 and len(pointsList) != 0:getAngle(pointsList)cv2.imshow('Image', image)#鼠标响应cv2.setMouseCallback('Image', mousePoints)# 点击q键，刷新点列表，再次导入图像if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):pointsList = []image = cv2.imread(path)

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