Python實現的最短距離計算工具

隨着人工智能的不斷發展，計算機視覺已成為最具潛力的研究方向之一。而計算機視覺中常用的一個基礎問題就是計算兩個物體之間的距離。Python作為一種具有廣泛應用的編程語言，提供了諸多開源工具以便實現這一目標。本文將介紹一款Python實現的最短距離計算工具，展示其在計算機視覺應用方面的優越性，幫助讀者快速上手。

一、代碼實現

這款工具的核心代碼實現基於Python中的OpenCV庫，是一個基於圖像處理的最短距離計算工具。以下是代碼示例：

import cv2
import numpy as np

def compute_distance(pt1, pt2):
    # 歐式距離計算
    return np.sqrt((pt1[0] - pt2[0]) ** 2 + (pt1[1] - pt2[1]) ** 2)

def get_shortest_distance(img, pt):
    # 計算圖像中點pt到最近輪廓的距離
    # 參考自https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/imgproc/shapedescriptors/moments/moments.html

    # 腐蝕，去除可能影響距離計算的噪聲
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    img = cv2.erode(img, kernel)

    # 查找輪廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 距離初始化為一個較大值
    shortest_dist = 1000000

    # 遍歷輪廓點，計算距離
    for cnt in contours:
        dist = cv2.pointPolygonTest(cnt, pt, True)
        if shortest_dist > abs(dist):
            shortest_dist = abs(dist)

    return shortest_dist

該代碼中主要包括兩個函數：`compute_distance`和`get_shortest_distance`。`compute_distance`函數是用來計算兩點之間的歐式距離，在`get_shortest_distance`函數中會用到。`get_shortest_distance`函數是整個工具的核心函數，它用來計算圖像中點pt到最近輪廓的距離。

二、應用實例

為了展示這款工具的應用優勢，我們着重介紹一個實際的例子。假設我們需要在一張圖像中，計算某個對象到其周圍物體的距離，並在圖像中用紅線標註出來。現在，我們來看下如何使用這款工具來完成這一目標。

下面是完整代碼示例：

import cv2
import numpy as np

def compute_distance(pt1, pt2):
    # 歐式距離計算
    return np.sqrt((pt1[0] - pt2[0]) ** 2 + (pt1[1] - pt2[1]) ** 2)

def get_shortest_distance(img, pt):
    # 計算圖像中點pt到最近輪廓的距離
    # 參考自https://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/imgproc/shapedescriptors/moments/moments.html

    # 腐蝕，去除可能影響距離計算的噪聲
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    img = cv2.erode(img, kernel)

    # 查找輪廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 距離初始化為一個較大值
    shortest_dist = 1000000

    # 遍歷輪廓點，計算距離
    for cnt in contours:
        dist = cv2.pointPolygonTest(cnt, pt, True)
        if shortest_dist > abs(dist):
            shortest_dist = abs(dist)

    return shortest_dist

# 讀取並顯示原始圖像
img = cv2.imread('example.jpg')
cv2.imshow('Original', img)

# 預處理圖像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
_, thresh = cv2.threshold(blur, 40, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 定義物體區域
object_area = np.zeros_like(thresh)
object_area[100:300, 200:400] = 255

# 計算對象到周圍物體的距離，並繪製距離線
object_pts = np.transpose(np.nonzero(object_area))
for pt in object_pts:
    if thresh[pt[0], pt[1]] == 0:
        continue
    shortest_dist = get_shortest_distance(thresh, tuple(pt))
    cv2.line(img, tuple(pt), tuple(object_pts[np.argmin(np.apply_along_axis(compute_distance, 1, object_pts, pt))]), (0, 0, 255), 2)

# 顯示結果
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代碼中，我們首先讀取並展示原始圖像，接着對圖像進行預處理，將圖像中的目標物體標定出來，最後調用`get_shortest_distance`函數計算出物體到周圍物體的最短距離，並用紅線標註出來。最終結果圖如下圖所示：

三、優勢分析

相比於其他距離計算工具，這款基於OpenCV實現的最短距離計算工具有以下幾個優勢：

1. 準確性高：該工具利用圖像處理技術，可以精確計算出兩點之間的最短距離。

2. 可擴展性強：在該工具的基礎上，可以根據需要進行不同的衍生開發，例如可以結合目標檢測模型來實現物體之間的距離計算。

3. 使用方便：該工具的代碼實現比較簡潔，易於理解和掌握，即使是初學者也能夠快速上手。

結論

本文詳細介紹了一款基於OpenCV實現的最短距離計算工具，並結合實際應用例子進行了演示，展示了該工具在計算機視覺應用方面的優越性。相信通過本文的閱讀，讀者能夠對該工具有更為深入的理解，並在自己的項目中得到有效應用。