基于参照英寸图像处理得到每一个对象的英寸的像素(Image processing getting t

简单的说：

我一个人的身体的图像。 我有两个参考点，这是左，右腰部的位置。 比方说，例如：（100,100）和（200,100）是各自的左侧和右侧腰部位置。

除了这两点，我也知道了腰部的“现实生活”英寸值。

我试图把这些三个数据点，并推断多少像素= 1个英寸的“现实生活”。 这不应该是很难，但我有这方面的一些类型的脑块。

寻找简单的公式。 一开始我用的是：

（RightPoint.X - LeftPoint.X）/ 34"

这是行不通的。 腰部变得越小，每英寸的值的像素的大。 在上文中，这将是2.9像素== 1" 。

如果我改变34" 到10" ，它最多可连拍10个像素= = 1" 。也许这是正确的？唉......脑子你在哪里，今晚！？！？

问题：

我在寻找，基于这三个参考的数据点正确的公式可以让我确定在图像== 1" 像素多少。所以，如果我知道在现实生活中的人的腰围为34寸，我想确定图像中...让我们说相对于图片2.5像素== 1英寸。

Answer 1:

不幸的是，你没有足够的信息来解决它。 首先，腰围在现实生活中是3-d和进入身体周围所有的方式，所以一开始你必须除以2它允许卷尺都跨越前及的后面去身体 - 让你的34" 腰就意味着你100个像素对应于17" - 如果人体是平的 - 它是不是！ 这就是问题所在。

试想一下，人有两个厚厚的枕头了他们的裤子的前...这将影响到他们的腰围（使它英里更大），但是，因为他们是下来裤子的前面，也不会影响像素宽度。

对不起，你不能准确地做到这一点。 你可以假定它们的腰部是完美的圆形，然后将100个像素将对应于自己的腰的突起，所以34" 将是腰部的圆周，这是PI X d。因此，你会说，100个像素= 34 / PI或大约11" 。

因此，在具体而言：

34/pi inches = 100 pixels
10.8 inches = 100 pixels
1 inch = 100/10.8 pixels
1 inch = 9.25 pixels

但是请记住，是基于对腰部是圆形的近似值。

文章来源: Image processing getting the pixels per inch of an object based on referential inches