相关疑难解决方法(0)

我正在使用Python + Numpy(也可以使用Scipy)并且有三个2D点

(P1, P2, P3); 

我试图让P3的距离垂直于P1和P2之间绘制的直线.让P1=(x1,y1),P2=(x2,y2)和P3=(x3,y3)

在矢量符号中,这将非常简单,但我对python/numpy相当新,并且无法获得任何有效(甚至关闭)的东西.

任何提示赞赏,谢谢!

我的任务是找到线（startX，startY，endX，endY）和矩形（4条线）的坐标。这是输入文件：

我使用下一个代码：

img = cv2.imread(image_src)
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh1 = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)

edges = cv2.Canny(thresh1,50,150,apertureSize = 3)

minLineLength = 100
maxLineGap = 10
lines = cv2.HoughLinesP(edges,1,np.pi/180,10,minLineLength,maxLineGap)
print(len(lines))
for line in lines:
    cv2.line(img,(line[0][0],line[0][1]),(line[0][2],line[0][3]),(0,0,255),6)

我得到下一个结果：

从上一张图像中，您可以看到大量的小红线。

问题：

1. 合并细线的最佳方法是什么？
2. 为什么有很多小的部分未被HoughLinesP检测到？

我在两个 XY 点（p1 和 p2）和该线外的第三个 XY 点（p3）之间有一条线/向量。根据这篇文章，我知道如何获得该点到线的距离。但我实际上要寻找的是该线上的一个点 (p4)，它与第三个点 (p3) 的距离 (d) 最小。我找到了这篇文章，但我觉得这不是正确的解决方案。也许 Numpy 或 Python 中包含了一些东西？

根据@allo，我尝试了以下操作。您可以将我的代码下载为Python 文件或Jupyter Notebook（都是 Python3）。

points = [[1, 1], [3, 1], [2.5, 2], [2.5, 1]]
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

fig, ax = plt.subplots()
fig.set_size_inches(6,6)

x, y = zip(*points[:2])
l1, = ax.plot(x,y, color='blue')
scatter1 = ax.scatter(x=x,y=y, color='blue', marker='x', s=80, alpha=1.0)

x, y = zip(*points[2:])
l2, = ax.plot(x,y, color='red')
scatter2 = ax.scatter(x=x,y=y, color='red', marker='x', s=80, alpha=1.0)

p1 …