Python 定义线之间的距离

我对Python非常陌生，我正试图在插图中定义手绘线条，正如我编写的代码所示，在我使用cv2对图像进行模糊、腐蚀和阈值设置之后。精明的是，在代码中，那些在我们眼中显示为线条的线条是平行的

（该行显示如下）

然后我只显示平行的，但我不知道如何定义最小和最大距离值（以像素为单位）

需要帮忙吗

这是我到目前为止写的：

import numpy as np
import cv2
import time
import math
start_time = time.time()

base = cv2.imread('prova/eq.jpg')
gray = cv2.cvtColor(base, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img = cv2.bilateralFilter(gray, 9, 90, 1)

kernel = np.ones((2,2), np.uint8)
img_dilation = cv2.dilate(img, kernel, iterations=2)
img_erosion = cv2.erode(img, kernel, iterations=4)

edges = cv2.Canny(img_erosion,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU,550,apertureSize = 3)
#edges = cv2.Canny(gray,1,250,apertureSize = 3)


cv2.imwrite('edges.jpg',edges)


minLineLength=50
maxLineGap=10
threshold=20

image=edges

lines = cv2.HoughLinesP(image=image,rho=1,theta=np.pi/180, threshold=threshold,lines=np.array([]), minLineLength=minLineLength,maxLineGap=maxLineGap)

angles = []
for x1,y1,x2,y2 in lines[0]:
    theta = math.atan(float(y2 - y1) / (x2 - x1))
    angles.append({'theta': theta, 'p1': (x1, y1), 'p2': (x2, y2)})

for i in range(len(angles)):
    for j in range(i + 1, len(angles)):
        delta = abs(angles[i]['theta'] - angles[j]['theta'])
        if delta < 0.01:
            print(delta)#, angles[i], angles[j])
            cv2.line(base, angles[i]['p1'], angles[i]['p2'], (0, 0, 255), 2, cv2.CV_AA)
            cv2.line(base, angles[j]['p1'], angles[j]['p2'], (255, 0, 0), 2, cv2.CV_AA)






a,b,c = lines.shape
#for i in range(a):
#    cv2.line(base, (lines[i][0][0], lines[i][0][1]), (lines[i][0][2], lines[i][0][3]), (0, 0, 255), 13, cv2.CV_AA)

cv2.imwrite('prova/prova.jpg',base)


print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))

将numpy导入为np
进口cv2
导入时间
输入数学
开始时间=time.time（）
base=cv2.imread（'prova/eq.jpg'））
灰色=cv2.CVT颜色（底色，cv2.COLOR\u BGR2GRAY）
img=cv2。双边滤波器（灰色，9,90,1）
内核=np.ones（（2,2），np.uint8）
img_displate=cv2.displate（img，内核，迭代次数=2）
img_腐蚀=cv2.腐蚀（img，内核，迭代次数=4）
边缘=cv2.Canny（img_侵蚀，cv2.THRESH_二进制+cv2.THRESH_OTSU，550，孔径大小=3）
#边缘=cv2.坎尼（灰色，1250，孔径尺寸=3）
cv2.imwrite（'edges.jpg'，edges）
minLineLength=50
maxLineGap=10
阈值=20
图像=边缘
lines=cv2.HoughLinesP（image=image，rho=1，theta=np.pi/180，threshold=threshold，lines=np.array（[]），minLineLength=minLineLength，maxLineGap=maxLineGap）
角度=[]
对于[0]行中的x1、y1、x2、y2：
θ=数学常数（浮点（y2-y1）/（x2-x1））
附加（{'theta'：theta，'p1'：（x1，y1），'p2'：（x2，y2）}）
对于范围内的i（len（角度））：
对于范围内的j（i+1，len（角度））：
delta=abs（角度[i]['theta']-角度[j]['theta']）
如果δ<0.01：
打印（三角形）#，角度[i]，角度[j]）
cv2.直线（底面，角度[i]['p1']，角度[i]['p2']，（0,0255），2，cv2.CV_AA）
cv2.直线（底面，角度[j]['p1']，角度[j]['p2']，（255,0,0），2，cv2.CV_AA）
a、 b，c=线条
#对于范围（a）中的i：
#cv2.行（基线，（行[i][0][0]，行[i][0][1]），（行[i][0][2]，行[i][0][3]），（0,0,255），13，cv2.CV_AA）
cv2.imwrite（'prova/prova.jpg'，base）
打印（“--%s秒--”%（time.time（）-start\u time））

对于平行线（相同角度），绝对

rho

差值等于线之间的距离

Dist = |line1.rho - line2.rho|

如果无法访问行的“rho”参数（如没有p返回的函数HoughLines），请使用

Len = Sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)
Rho = (x1 * y2 - x2 * y1) / Len

---

这是我写的，现在应该可以用了

import numpy as np
import cv2
import time
import math
from PIL import Image

start_time = time.time()
base = cv2.imread('img/2009/no.jpg')
#goldouzian5 //  karimzadech4 // kitatani5 watanabe4   baccala5
gray = cv2.cvtColor(base, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img = cv2.bilateralFilter(gray, 11, 80, 11)

kernel = np.ones((2,2), np.uint8)
img_dilation = cv2.dilate(img, kernel, iterations=2)
img_erosion = cv2.erode(img, kernel, iterations=5)



edges = cv2.Canny(img_erosion,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU,550,apertureSize = 3)
cv2.imwrite('edges.jpg',edges)

base = base



minLineLength=50
maxLineGap=11
threshold=25
image=edges

lines = cv2.HoughLinesP(image=image,rho=1,theta=np.pi/180, threshold=threshold,lines=np.array([]), minLineLength=minLineLength,maxLineGap=maxLineGap)
print("--- %s seconds (hough) ---" % (time.time() - start_time))

def segmentProjectedLength(p1, p2, q1, q2, theta):
    rot = lambda p: (p[0] * math.cos(theta) + p[1] * math.sin(theta), p[0] * math.sin(theta) - p[1] * math.cos(theta))
    p1 = rot(p1)
    p2 = rot(p2)
    q1 = rot(q1)
    q2 = rot(q2)

    minP = min(p1[0], p2[0])
    maxP = max(p1[0], p2[0])
    minQ = min(q1[0], q2[0])
    maxQ = max(q1[0], q2[0])

    return (min(maxP, maxQ) - max(minP, minQ)) if maxP >= minQ and maxQ >= minP else 0

lines = lines[0] if lines is not None else []
angles = []
for x1,y1,x2,y2 in lines:
    theta = math.atan(float(y2 - y1) / (x2 - x1)) if (x2 != x1) else math.pi / 2
    Rho = (x1 * y2 - x2 * y1) / math.sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)
    angles.append({'theta': theta, 'p1': (x1, y1), 'p2': (x2, y2), 'rho': Rho})
    #cv2.line(base, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2, cv2.CV_AA)
print('--- %d lines found ---' % len(angles))
for i in range(len(angles)):
    for j in range(i + 1, len(angles)):

        delta = abs(angles[i]['theta'] - angles[j]['theta'])
        dist = abs(angles[i]['rho'] - angles[j]['rho'])
        projLength = segmentProjectedLength(angles[i]['p1'], angles[i]['p2'], angles[j]['p1'], angles[j]['p2'], angles[j]['theta'])

        if delta < 0.05 and dist > 5 and dist < 20 and projLength > 5:

                #print  (dist)
                cv2.line(base, angles[i]['p1'], angles[i]['p2'], (0, 0, 255), 2, cv2.CV_AA)
                cv2.line(base, angles[j]['p1'], angles[j]['p2'], (255, 0, 0), 2, cv2.CV_AA)
cv2.imwrite('prova/prova.jpg',base)
print("--- %s seconds (complete) ---" % (time.time() - start_time))

将numpy导入为np
进口cv2
导入时间
输入数学
从PIL导入图像
开始时间=time.time（）
base=cv2.imread（'img/2009/no.jpg'）
#goldouzian5//karimzadech4//kitatani5 watanabe4学士学位
灰色=cv2.CVT颜色（底色，cv2.COLOR\u BGR2GRAY）
img=cv2。双边滤波器（灰色，11,80,11）
内核=np.ones（（2,2），np.uint8）
img_displate=cv2.displate（img，内核，迭代次数=2）
img_腐蚀=cv2.腐蚀（img，内核，迭代次数=5）
边缘=cv2.Canny（img_侵蚀，cv2.THRESH_二进制+cv2.THRESH_OTSU，550，孔径大小=3）
cv2.imwrite（'edges.jpg'，edges）
基数=基数
minLineLength=50
maxLineGap=11
阈值=25
图像=边缘
lines=cv2.HoughLinesP（image=image，rho=1，theta=np.pi/180，threshold=threshold，lines=np.array（[]），minLineLength=minLineLength，maxLineGap=maxLineGap）
打印（“--%s秒（hough）---”%（time.time（）-start\u time））
def分段投影长度（p1、p2、q1、q2、θ）：
rot=lambda p：（p[0]*数学cos（θ）+p[1]*数学sin（θ），p[0]*数学sin（θ）-p[1]*数学cos（θ））
p1=旋转（p1）
p2=rot（p2）
q1=rot（q1）
q2=腐烂（q2）
minP=min（p1[0]，p2[0]）
maxP=max（p1[0]，p2[0]）
minQ=最小值（q1[0]，q2[0]）
maxQ=max（q1[0]，q2[0]）
如果maxP>=minQ且maxQ>=minP，则返回（min（maxP，maxQ）-max（minP，minQ）），否则返回0
行=行[0]，如果行不是None-else[]
角度=[]
对于直线中的x1、y1、x2、y2：
θ=math.atan（float（y2-y1）/（x2-x1））如果（x2！=x1）else math.pi/2
Rho=（x1*y2-x2*y1）/math.sqrt（（x2-x1）**2+（y2-y1）**2）
附加（{'theta'：theta'p1'：（x1，y1），'p2'：（x2，y2），'rho'：rho}）
#cv2.线（基，（x1，y1），（x2，y2），（0255，0），2，cv2.CV_AA）
打印（'-%d行找到----'%len（角度））
对于范围内的i（len（角度））：
对于范围内的j（i+1，len（角度））：
delta=abs（角度[i]['theta']-角度[j]['theta']）
dist=abs（角度[i]['rho']-角度[j]['rho']）
projLength=分段投影长度（角度[i]['p1']，角度[i]['p2']，角度[j]['p1']，角度[j]['p2']，角度[j]['theta']））
如果增量<0.05且距离>5且距离<20且项目长度>5：
#打印（区）
cv2.直线（底面，角度[i]['p1']，角度[i]['p2']，（0,0255），2，cv2.CV_AA）
cv2.直线（底面，角度[j]['p1']，角度[j]['p2']，（255,0,0），2，cv2.CV_AA）
cv2.imwrite（'prova/prova.jpg'，base）
打印（“--%s秒（完成）---”%（time.time（）-start\u time））

你能帮我用python写吗？我对python了解不够<代码>^2正在我的记录中平方