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怎么的到line的长度,或者怎么得到(x,y)到(x1,y1)的距离呀直线距离呀
longjiang_m
2003-12-22 01:23:27
怎么的到line的长度,或者怎么得到(x,y)到(x1,y1)的距离呀直线距离呀
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怎么的到line的长度,或者怎么得到(x,y)到(x1,y1)的距离呀直线距离呀
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captainivy
2003-12-22
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呵呵
mmcgzs
2003-12-22
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sqr((x-x1)^2+(y-y1)^2)
landongfang
2003-12-22
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怎么的到line的长度:
dim a as single
if line.x1=line.x2 then
a=line.y1-line.y2
else
a=line.x1-line.x2
endif
northwolves
2003-12-22
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sqr((x-x1)^2+(y-y1)^2)
boydgmx
2003-12-22
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两点间距离公式,From 解析几何
d^2=(x-x1)^2+(y-y1)^2
kmzs
2003-12-22
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呵呵两点间举例公式
Jinhao
2003-12-22
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d^2=(x-x1)^2+(y-y1)^2
d就是距离!!!
都是高中的东西也,老大
飘零风
2003-12-22
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勾股定理呀,别告诉我说你连这个都不知道!
rainstormmaster
2003-12-22
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根据公式自己算
maskzha
2003-12-22
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数学公式计算两点间的距离你不会忘了吧?不要告诉我你没学啊?
sqr((x-x1)^2+(y-y1)^2)
第十一节 图像处理之霍夫检测
直线
import cv2 as cv import numpy as np #
直线
检测 #使用霍夫
直线
变换做
直线
检测,前提条件:边缘检测已经完成 #标准霍夫线变换 def
line
_detection(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) edges = cv.Canny(gray, 50, 150) #apertureSize参数默认其实就是3 cv.imshow("edges", edges) #cv.Hough
Line
s参数设置:参数1,灰度图像;参数二,以像素为单位的
距离
精度(一般都是1,进度高,但是速度会慢一点) #参数三,以弧度为单位的角度精度(一般是1rad);参数四,阈值,大于阈值threshold的线段才可以被检测通过并返回到结果中 #该函数返回值为rho与theta
line
s = cv.Hough
Line
s(edges, 1, np.pi/180, 200) for
line
in
line
s: rho, theta =
line
[0] #
line
[0]存储的是点到
直线
的极径和极角,其中极角是弧度表示的。 a = np.cos(theta) #theta是弧度 b = np.sin(theta) x0 = a * rho #代表x = r * cos(theta) y0 = b * rho #代表y = r * sin(theta)
x1
= int(x0 + 1000 * (-b)) #计算
直线
起点横坐标
y1
= int(y0 + 1000 * a) #计算起始起点纵坐标 x2 = int(x0 - 1000 * (-b)) #计算
直线
终点横坐标 y2 = int(y0 - 1000 * a) #计算
直线
终点纵坐标 注:这里的数值1000给出了画出的线段
长度
范围大小,数值越小,画出的线段越短,数值越大,画出的线段越长 cv.
line
(image, (
x1
,
y1
), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) #点的坐标必须是元组,不能是列表。 cv.imshow("image-
line
s", image) #统计概率霍夫线变换 def
line
_detect_possible_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) edges = cv.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # apertureSize参数默认其实就是3
line
s = cv.Hough
Line
sP(edges, 1, np.pi / 180, 60, min
Line
Length=60, max
Line
Gap=5) for
line
in
line
s:
x1
,
y1
, x2, y2 =
line
[0] cv.
line
(image, (
x1
,
y1
), (x2, y2), (0, 0, 255), 2) cv.imshow("
line
_detect_possible_demo",image) src = cv.imread("E:/opencv/picture/track.jpg") print(src.shape) cv.namedWindow('input_image', cv.WINDOW_AUTOSIZE) cv.imshow('input_image', src)
line
_detection(src) src = cv.imread("E:/opencv/picture/track.jpg") #调用上一个函数后,会把传入的src数组改变,所以调用下一个函数时,要重新读取图片
line
_detect_possible_demo(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 霍夫检测
直线
原理: 关于hough变换,核心以及难点就是关于就是有原始空间到参数空间的变换上。以
直线
检测为例,假设有一条
直线
L,原点到该
直线
的垂直
距离
为p,垂线与x轴夹角为θθ,那么这条
直线
是唯一的,且
直线
的方程为 ρ=xcosθ+ysinθρ=xcosθ+ysinθ, 如下图所
动画即时演算技术——用图形诠释线性变换的几何美(矩阵篇)-易语言
PART1 引入 因为刚刚沐浴完入学的洗礼晋级到新的级别不久,杂事挺多的,所以也没怎么逛论坛,
距离
上一篇 低多边形运动(LowPolyMotion)算法 的帖子发布至今也有挺长一段时间了没露面了。今天就再奉上一帖,和大家交流切磋。 刚正式接触线性代数这门学科不到两个月,觉得课堂上的线代实在枯燥。好在有幸遇见国外3Blue1Brown大神的线代解析,使得对线性变换的几何意义初有体会。在对这种美妙变换的感慨之余也不忘用自己动手,尝试独创算法实现这种变换的图形化渲染。 我将整个程序写成了可交互式的即时演算动画。 其实是个半半成品,嗯...主要原因是交互性还比较单一。 目前完成了基向量添加、自定义向量添加、矩阵×矩阵动画演算、矩阵×向量动画演算、两种副本网格模式、两种动画预览模式,上图演示的就是基向量和自定义向量的添加。其实单动画本身而言,除了好看和能够帮助更形象地理解线性变换以及明白低阶矩阵运算的几何本质之外也没啥别的意义了,但是这种交互式的编程动画还是挺有意思的,也有一定的学习价值,特此开源。 PART2 演示 ↑ 添加基向量与自定义向量 ↑ ↑ 观察基向量变换 ↑ PART3 简析 这一部分简单分析一下这个算法的内容,或者说解析一下源码吧,因为之前也有发一些这类的帖子,但是反应大多是看不太懂,因此我也打算在以后的帖子中都对源码做一下大致的剖析。要实现这种动画主要分成四大部分 来看,有兴趣的话就让我们就一起来看看吧。 一、坐标系部分 在这个项目中坐标系可以说是整个动画最有看点的部分了。所有变换的美感都在坐标系网格的拉伸中体现得淋漓尽致。 1 .1搭建一个可变换的坐标系,即要搭建一个可变换的网格,网格由许多条横纵线条组成,为了绘制这些线条,我们只需要确定每一根线条的左右端点的坐标 即可。此外我们还需要确定坐标轴的单位
长度
,以及坐标原点的位置,为此,程序中定义了两个数据类型,用于存放坐标系的基本参数,分别是CoordinateSystemParam和CoordinateGroup。 通过画板的宽高和单位
长度
,不难确定
Line
_X和
Line
_Y的值,再设定一下颜色,通过循环调用画板的画
直线
命令很容易画出动图中的坐标系。 二、缓动函数部分 2 .1为了让我们的坐标系动起来只需要让端点动起来即可,计算出运动的始末位置后利用循环的方法来达到缓动的目的。例如做一个循环n次使得点P0从(
x1
,
y1
)位置运动到(x2,y2)位置的动画,只需要在第i次循环的时候将点P0从
x1
位置移动到
x1
+(x2-
x1
)×k位置即可,其中k=i/n。 2 .2为了使得动画更加平滑,我们借助正弦函数对线性数据进行“软化”。 考虑到实际需求,我们仅截取正弦函数的[-π/2,π/2]区间。通过f(i)=π×i/n-π/2即可将i∈[0,1]映射到f(i)∈[-π/2,π/2],这样一来我们就可以
得到
sin(f(i))∈[-1,1],为了使得比例值k依旧从0开始到1结束,不难发现只需令k=[sin(f(i))+1]/2,即k=[sin(π×i/n-π/2)+1]/2 。这一技法贯穿整个程序动画,如果要实现更加复杂的缓动效果,可以参阅网上的其他资料,或调用现成的缓动函数。 三、向量箭头部分 3 .1两点确定一条
直线
,那么如何画出向量的矢量箭头?本程序中使用在原
直线
两侧再画两根短线段的方法来实现,为了达到目的,只需要确定
直线
倾斜角α、箭头开角β以及线段
长度
L即可。L在图中没有标出,L=|P0P1|或|P0P2|。 以计算点P1的坐标为例,首先α=arctan(y0/x0), 由几何关系不难发现∠EP0D=π/2-α-β,进而易得P1到
直线
DP0的
距离
d=Lcos(α-β),代入
x1
=x0-d
得到
P1的横坐标为
x1
=x0-Lcos[arctan(y0/x0)-β],同理
y1
=y0-Lsin[arctan(y0/x0)-β],考虑到L与β都是我们自定义的已知量,当P0确定后,P1与P2的坐标也就确定了。值得注意的是x=x0±d的正负号具体由箭头所处的象限来指定 ,具体规则见源码的CoordinateSystemDraw函数。 确定了箭头三点的坐标后(P0,1,2),结合第二节缓动部分即可完成向量箭头的生成和移动动画。 四、运算表达式部分 4 .1运算表达式部分即矩阵乘法算式的动态显示部分。略,详见源码。 ↑ 观察自定义向量的变换(Vector的坐标跟随箭头所在处渐显)↑ ↑ 伸缩变换及张成空间的"降维" ↑
SharePoint On
line
从入门到建站实战教程
SharePoint On
line
从入门到建站实战教程,包含:SharePoint On
line
入门教程、建站教程、JavaScript API使用教程和其他SharePoint On
line
内容介绍。
【python】计算点到
直线
的
距离
1.
直线
采用两个端点的xy坐标表达 import numpy as np def get_distance_point2
line
(point,
line
): """ Args: point: [x0, y0]
line
: [
x1
,
y1
, x2, y2] """
line
_point1,
line
_point2 = np.array(
line
[0:2]), np.array(
line
[2:]) vec1 =
line
_point1
Python编程实现点到
直线
距离
计算
在实现TextMountain时,生成TCBP时需要计算文本区域点到四条边的
距离
,由于计算量大,所以最好是使用矩阵运算,提高运行效率。 基础讲解: 由于需要使用到矩阵运算,最好采用向量的方法来进行表示。 为了讲述方便,我们设
直线
为x轴,用向量oq表示,对于点p,要计算p到
直线
oq的
距离
,我们可以任取
直线
上一点(这里取o)
得到
向量op,根据图中公式可以求得点到
直线
的垂足d到点p的向量dp(x,y),则点到
直线
的
距离
为sqrt(xx+yy) 编程实现 def get_pt_l
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