depthmap怎么导出带坐标的图

您可以使用DepthMap的“图像导出”功能来导出带有坐标的图像。在DepthMap的菜单栏中，选择“文件”，然后选择“图像导出”，在“图像”选项卡中勾选“坐标”复选框，然后点击“确定”，即可完成导出。

首先创建一个包含x值的列表，其中包含数字1~1000。接下来是一个生成y值的列表解析，它遍历x值（for x in x_values），计算其平方值，并将结果存储到列表 y_values中。然后，将输入列表和输出列表传递给scatter()。使用函数axis()指定了每个坐标轴的取值范围。函数axis()要求提供四个值：x和y坐标轴的最小值和最大值。在这里，我们将x坐标轴的取值范围设置为0-1100，将y坐标轴的取值范围设置为0-1100000。

python根据地址获取经纬度方法一：

from geopygeocoders import Nominatim

#使用geopy查询

def geocodeN(address):

gps=Nominatim()

location=gpsgeocode(address)

return locationlongitude,locationlatitude

使用Geopy包 ： githubcom/geopy/geopy （仅能精确到城镇，具体街道无结果返回）

另外还有一种使用高德地图或百度地图API的方法，有兴趣的朋友可以参考下。

参考链接：>

GetOrigin() #获取图像的原点，返回一个点的坐标元组。

GetSpacing() #获取图像的间距，返回一个Vector，Vector即向量，是一个模板类，它包含一个向量（即一个值数组）。矢量可以用作在图像中的每个像素或网格的每个顶点处保持的数据类型。模板参数T可以是任何数据类型，其行为类似于原始（或原子）数据类型（int，short，float，complex）。 NVectorDimension定义向量数组中的组件数。

回答你的问题费老大劲了，opencv用的不熟

我运行输出：

row=14,col=5

14 5 248 242 234 237

gray2 crop: 220 232 219 5

中心点坐标(109,108),宽高(w=218, h=217)

[95, 134] [83, 173]

斜率k= 325

#解题思路：因为我下载的你的，黑色周围还有白色，所以先去除了周围的白色，保证只有黑色部分

#对转灰度图，这样方便计算，每个像素点的值就是一个0-255的值，0为黑色，255为白色

#然后获得灰度图的row和col，与正常思维的width和height相反，row对应height，col对应width

#遍历row和col，先获得第一个白点，再获得最后一个白点，然后根据这两个坐标执行tan计算斜率k值

#读取图像

img2 = cv2imread("/img/blackWhitepng")

#转成单通道黑白图

gray = cv2cvtColor(img2, cv2COLOR_BGR2GRAY)

cv2imshow('img2', img2)

cv2imshow('gray', gray)

sp = grayshape

rows = sp[0]

cols = sp[1]

cr = 0

cl = 0

#裁剪左边和上边空白

for row in range(rows):

    isBreak = False

    for col in range(cols):

        if gray[row, col]==0:

            cr = row

            cl = col

            print("\nrow=%d,col=%d"%(row, col))

            isBreak = True

            break

        #print(gray[row, col], end='')

        #if(col==cols-1):

            #print("\nrow=%d,col=%d-------------------------------"%(row, col))

    if isBreak==True:

        break

print (cr, cl, rows, cols, rows-cr, cols-cl)

gray2 = gray[cr:rows-cr, cl:cols-cl]

cv2imshow('gray2', gray2)

#裁剪右下角空白

sp = gray2shape

rows = sp[0]

cols = sp[1]

row = rows-1

print ("gray2 crop:", rows, cols, row, col)

while row!=0:

    isBreak = False

    col = cols - 1

    while col!=0:

        if gray2[row,col]==0:

            isBreak = True

            break

        col-=1

    if isBreak==True:

        break

    row-=1

gray3 = gray2[0:row+1, 0:col+1]

cv2imshow('gray3', gray3)

#对裁剪后的gray3求中心点坐标

sp = gray3shape

rows = sp[0]

cols = sp[1]

x = cols//2

y = rows//2

print("中心点坐标(%d,%d),宽高(w=%d, h=%d)"%(x,y,cols,rows))

#求斜率 (y2-y1)/(x2-x1)

#遍历出第一个白点和最后一个白点，做计算

x1y1=[]

x2y2=[]

#求第一个白点坐标

for row in range(rows):

    isBreak = False

    for col in range(cols):

        if gray3[row,col]==255:

            x1y1append(col)

            x1y1append(row)

            isBreak = True

            break

    if isBreak==True:

        break

#求最后一个白点坐标

row = rows-1

while row!=0:

    isBreak = False

    col = cols - 1

    while col!=0:

        if gray2[row,col]==255:

            x2y2append(col)

            x2y2append(row)

            isBreak = True

            break

        col-=1

    if isBreak==True:

        break

    row-=1

print(x1y1,x2y2)

#计算斜率tan值

k = abs(x2y2[1]-x1y1[1])/abs(x2y2[0]-x1y1[0])

print("斜率k=",k)

cv2waitKey(0)

cv2destroyAllWindows()

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