Блог

У меня есть следующий массив массивов:

 [[[623 284]]

 [[526 256]]

 [[532 189]]

 [[504 166]]

 [[323 175]]

 [[276 219]]

 [[119 221]]

 [[  1 272]]

 [[  0 473]]

 [[615 479]]]
 

Это мои точки (координаты) многоугольника. Что мне нужно сделать, так это перебрать этот массив, взяв каждую точку для вычисления каждого внутреннего угла в многоугольнике. У меня есть эта функция для вычисления угла между 3 точками: getAngle((px1, py1), (px2, py2), (px3, py3)) .
В принципе, я хочу поместить эту функцию в некоторый цикл, который будет отбирать точки выборочно, например:

 getAngle((623, 284), (526, 256), (532, 189)),
getAngle((526, 256), (532, 189), (504, 166)),
getAngle((532, 189), (504, 166), (323, 175)),
 

и так далее до самого конца…
Какой это должен быть цикл и как его реализовать?

Поскольку у вас есть точки (в виде массива чисел), и вам нужны углы (углы со знаком), вот полное решение.

• вычисление векторов
• используйте перекрестное изделие:

При этом используются операции со всем массивом.

Обратите внимание на очень верное замечание Ива Дауста в комментариях. Острые углы не обрабатываются должным образом этой демонстрацией, но они могут быть с дополнительной проверкой векторов и коррекцией угла.

 import numpy as np

points = np.array([
 [[623, 284]],
 [[526, 256]],
 [[532, 189]],
 [[504, 166]],
 [[323, 175]],
 [[276, 219]],
 [[119, 221]],
 [[  1, 272]],
 [[  0, 473]],
 [[615, 479]]])
# funny shape because OpenCV. it's a Nx1 vector of 2-channel elements
# fix that up, remove the silly dimension
points.shape = (-1, 2)

# the vectors are differences of coordinates
# a points into the point, b out of the point
a = points - np.roll(points, 1, axis=0)
b = np.roll(a, -1, axis=0) # same but shifted

# we'll need to know the length of those vectors
alengths = np.linalg.norm(a, axis=1)
blengths = np.linalg.norm(b, axis=1)

# we need only the length of the cross product,
# and we work in 2D space anyway (not 3D),
# so the cross product can't result in a vector, just its z-component
crossproducts = np.cross(a, b) / alengths / blengths

angles = np.arcsin(crossproducts)
angles_degrees = angles / np.pi * 180

print("angles in degrees:")
print(angles_degrees)

# this is just for printing/displaying, not useful in code
print("point and angle:")
print(np.hstack([points, angles_degrees.reshape((-1, 1))]))

 

 angles in degrees:
[-76.24798  79.01601 -55.71665 -42.24728 -40.2652   42.38197 -22.64432 -66.34078 -89.72609 -88.20969]
point and angle:
[[623.      284.      -76.24798]
 [526.      256.       79.01601]
 [532.      189.      -55.71665]
 [504.      166.      -42.24728]
 [323.      175.      -40.2652 ]
 [276.      219.       42.38197]
 [119.      221.      -22.64432]
 [  1.      272.      -66.34078]
 [  0.      473.      -89.72609]
 [615.      479.      -88.20969]]
 

какой-то рисунок:

 import cv2 as cv

canvas = np.zeros((600, 700, 3)) # floats, range 0..1

cv.polylines(canvas, [points], isClosed=True, color=(1,1,1))

for i,angle in enumerate(angles_degrees):
    cv.circle(canvas, center=tuple(points[i]), radius=5, color=(0,0,1), thickness=cv.FILLED)
    cv.putText(
        canvas,
        f"{angle: .1f}",
        org=tuple(points[i]),
        fontFace=cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
        fontScale=0.75,
        color=(0,1,1),
        thickness=2)

cv.imshow("canvas", canvas)
cv.waitKey(-1)
cv.destroyWindow("canvas")