在 OpenCV Python 中查找两点之间的距离 - TypeScript

在 OpenCV Python 中查找两点之间的距离可以使用 cv2.norm() 方法。该方法用于计算两个向量之间的 L2 范数，其中向量可以是多维的。在 OpenCV Python 中，点也可以表示为向量。

代码示例

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用 cv2.norm() 计算两个点（向量）之间的距离。

import cv2
import numpy as np

# 创建两个点
pt1 = np.array([0, 0], dtype=np.float32)
pt2 = np.array([3, 4], dtype=np.float32)

# 计算两个点之间的距离
dist = cv2.norm(pt1, pt2, cv2.NORM_L2)

print("Distance between pt1 and pt2:", dist)

在上面的代码中，我们使用 np.array() 方法创建了两个点 pt1 和 pt2，它们都是浮点数类型。然后，我们使用 cv2.norm() 方法计算了这两个点之间的距离，并将结果存在 dist 变量中。

解释代码

在上面的代码中，我们首先导入了必要的库和模块：

import cv2
import numpy as np

然后，我们创建了两个点 pt1 和 pt2：

pt1 = np.array([0, 0], dtype=np.float32)
pt2 = np.array([3, 4], dtype=np.float32)

这里，我们使用了 np.array() 方法将一个 Python 列表转换成了一个 NumPy 数组。

接下来，我们使用 cv2.norm() 方法计算了这两个点之间的距离：

dist = cv2.norm(pt1, pt2, cv2.NORM_L2)

这里，cv2.norm() 方法的第一个参数是点 pt1，第二个参数是点 pt2，第三个参数是范数类型。在我们的例子中，我们使用的是 L2 范数，因此第三个参数是 cv2.NORM_L2。

最后，我们使用 print() 函数打印了两个点之间的距离：

print("Distance between pt1 and pt2:", dist)

总结

在 OpenCV Python 中查找两点之间的距离可以使用 cv2.norm() 方法。使用该方法时，需要将点或向量表示为 NumPy 数组，并且需要指定相应的范数类型。