如何使用 OpenCV 绘制一组点 Python
How to draw a set of points using OpenCV Python
我有一组由数学表达式生成的点(坐标 X 和 Y),我想在屏幕的特定位置绘制结果图形(我想确定其中的位置使绘制的图形居中)。
我尝试使用以下代码来测试公式是否得出正确的数字。但是现在我需要在特定位置的预先存在的图像上绘制相同的轮廓。
B = 185
L = 250
W = (L-B)/6
D = (L/2)-L/4
x = np.linspace(-L/2, L/2, 500)
y1 = []
y2 = []
for X in x:
termo1 = sqrt((L**2 - 4*X**2) / (L**2 + 8*W*X + 4*W**2))
termo2 = ((sqrt(5.5*L**2 + 11*L*W + 4*W**2) * (sqrt(3)*B*B - 2*D*sqrt(L**2 + 2*W*L + 4*W**2))
) / (sqrt(3)*B*L*(sqrt(5.5*L**2 + 11*L*W + 4*W**2) - 2*sqrt(L**2 + 2*W*L + 4*W**2))))
termo3 = 1 - sqrt((L*(L**2 + 8*W*X + 4*W**2)) / (2*(L - 2*W)*X**2 +
(L**2 + 8*L*W - 4*W**2)*X + 2*L*W**2 + L**2*W + L**2*W + L**3))
calculo = B/2 * termo1 * (1-termo2 * termo3)
y1.append(calculo)
calculo = -B/2 * termo1 * (1-termo2 * termo3)
y2.append(calculo)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.spines['left'].set_position('center')
ax.spines['bottom'].set_position('zero')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
plt.plot(x, y1, 'r')
plt.plot(x, y2, 'r')
plt.show()
您可以通过创建一个 onclick 事件来做到这一点;单击时它会占用鼠标线并将它们用作偏移量...我想这就是您要的吗?尽管有当前绘图 x/y 限制,它不会显示,具体取决于您单击的位置,因此我在绘图配置中添加了这些。
import numpy as np
from math import sqrt
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import matplotlib.image as mpimg
def onclick(event):
global ix, iy
ix, iy = event.xdata, event.ydata
plt.plot(x + ix, y1+ iy, 'r')
plt.plot(x + ix, y2+ iy, 'r')
plt.show()
fig.canvas.mpl_disconnect(cid)
return
B = 185
L = 250
W = (L-B)/6
D = (L/2)-L/4
x = np.linspace(-L/2, L/2, 500)
y1 = []
y2 = []
for X in x:
termo1 = sqrt((L**2 - 4*X**2) / (L**2 + 8*W*X + 4*W**2))
termo2 = ((sqrt(5.5*L**2 + 11*L*W + 4*W**2) * (sqrt(3)*B*B - 2*D*sqrt(L**2 + 2*W*L + 4*W**2))
) / (sqrt(3)*B*L*(sqrt(5.5*L**2 + 11*L*W + 4*W**2) - 2*sqrt(L**2 + 2*W*L + 4*W**2))))
termo3 = 1 - sqrt((L*(L**2 + 8*W*X + 4*W**2)) / (2*(L - 2*W)*X**2 +
(L**2 + 8*L*W - 4*W**2)*X + 2*L*W**2 + L**2*W + L**2*W + L**3))
calculo = B/2 * termo1 * (1-termo2 * termo3)
y1.append(calculo)
calculo = -B/2 * termo1 * (1-termo2 * termo3)
y2.append(calculo)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.set_xlim([-500,500])
ax.set_ylim([-500,500])
ax.spines['left'].set_position('center')
ax.spines['bottom'].set_position('zero')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
coords = []
cid = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onclick)
plt.show()
我有一组由数学表达式生成的点(坐标 X 和 Y),我想在屏幕的特定位置绘制结果图形(我想确定其中的位置使绘制的图形居中)。
我尝试使用以下代码来测试公式是否得出正确的数字。但是现在我需要在特定位置的预先存在的图像上绘制相同的轮廓。
B = 185
L = 250
W = (L-B)/6
D = (L/2)-L/4
x = np.linspace(-L/2, L/2, 500)
y1 = []
y2 = []
for X in x:
termo1 = sqrt((L**2 - 4*X**2) / (L**2 + 8*W*X + 4*W**2))
termo2 = ((sqrt(5.5*L**2 + 11*L*W + 4*W**2) * (sqrt(3)*B*B - 2*D*sqrt(L**2 + 2*W*L + 4*W**2))
) / (sqrt(3)*B*L*(sqrt(5.5*L**2 + 11*L*W + 4*W**2) - 2*sqrt(L**2 + 2*W*L + 4*W**2))))
termo3 = 1 - sqrt((L*(L**2 + 8*W*X + 4*W**2)) / (2*(L - 2*W)*X**2 +
(L**2 + 8*L*W - 4*W**2)*X + 2*L*W**2 + L**2*W + L**2*W + L**3))
calculo = B/2 * termo1 * (1-termo2 * termo3)
y1.append(calculo)
calculo = -B/2 * termo1 * (1-termo2 * termo3)
y2.append(calculo)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.spines['left'].set_position('center')
ax.spines['bottom'].set_position('zero')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
plt.plot(x, y1, 'r')
plt.plot(x, y2, 'r')
plt.show()
您可以通过创建一个 onclick 事件来做到这一点;单击时它会占用鼠标线并将它们用作偏移量...我想这就是您要的吗?尽管有当前绘图 x/y 限制,它不会显示,具体取决于您单击的位置,因此我在绘图配置中添加了这些。
import numpy as np
from math import sqrt
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import matplotlib.image as mpimg
def onclick(event):
global ix, iy
ix, iy = event.xdata, event.ydata
plt.plot(x + ix, y1+ iy, 'r')
plt.plot(x + ix, y2+ iy, 'r')
plt.show()
fig.canvas.mpl_disconnect(cid)
return
B = 185
L = 250
W = (L-B)/6
D = (L/2)-L/4
x = np.linspace(-L/2, L/2, 500)
y1 = []
y2 = []
for X in x:
termo1 = sqrt((L**2 - 4*X**2) / (L**2 + 8*W*X + 4*W**2))
termo2 = ((sqrt(5.5*L**2 + 11*L*W + 4*W**2) * (sqrt(3)*B*B - 2*D*sqrt(L**2 + 2*W*L + 4*W**2))
) / (sqrt(3)*B*L*(sqrt(5.5*L**2 + 11*L*W + 4*W**2) - 2*sqrt(L**2 + 2*W*L + 4*W**2))))
termo3 = 1 - sqrt((L*(L**2 + 8*W*X + 4*W**2)) / (2*(L - 2*W)*X**2 +
(L**2 + 8*L*W - 4*W**2)*X + 2*L*W**2 + L**2*W + L**2*W + L**3))
calculo = B/2 * termo1 * (1-termo2 * termo3)
y1.append(calculo)
calculo = -B/2 * termo1 * (1-termo2 * termo3)
y2.append(calculo)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.set_xlim([-500,500])
ax.set_ylim([-500,500])
ax.spines['left'].set_position('center')
ax.spines['bottom'].set_position('zero')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
coords = []
cid = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onclick)
plt.show()