Geopy là một thư viện Python giúp tính toán khoảng cách địa lý. Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ thảo luận về các phương pháp khác nhau về cách người dùng có thể tính toán khoảng cách giữa hai địa điểm trên trái đất
Đầu tiên, người dùng phải cài đặt geopy bằng cách sử dụng lệnh sau
Sau khi cài đặt thành công, chúng ta đã sẵn sàng làm việc với thư viện geopy
Dưới đây là các phương pháp quan trọng được sử dụng để tính khoảng cách giữa hai điểm
Phương pháp 1. Bằng cách sử dụng Khoảng cách trắc địa
Khoảng cách trắc địa là độ dài của con đường ngắn nhất giữa hai điểm trên bất kỳ bề mặt nào của Trái đất. Trong ví dụ sau, chúng tôi sẽ chỉ ra cách người dùng có thể tính toán Khoảng cách trắc địa từ dữ liệu kinh độ và vĩ độ
Thí dụ
đầu ra
The distance between New York and Texas is: 2507.14797665193
Phương pháp 2. Bằng cách sử dụng Khoảng cách vòng tròn lớn
Khoảng cách đường tròn lớn là đường đi ngắn nhất giữa hai điểm trên mặt cầu. Trong trường hợp này, chúng ta sẽ cho rằng trái đất là hình cầu hoàn hảo. Ví dụ sau đây cho thấy cách người dùng có thể tính toán khoảng cách vòng tròn lớn bằng cách sử dụng dữ liệu kinh độ và vĩ độ của hai điểm
Thí dụ
đầu ra
The distance between New York and Texas is: 2503.045970189156
Phương pháp 3. Bằng cách sử dụng Công thức Haversine
Khoảng cách trực giao được dùng để tính khoảng cách ngắn nhất giữa hai điểm có vĩ độ và kinh độ trên bề mặt trái đất
Sử dụng phương pháp này, người dùng cần có tọa độ của hai điểm [P và Q]
Đầu tiên, họ phải chuyển đổi các giá trị của vĩ độ và kinh độ từ độ thập phân sang radian và sau đó chia các giá trị của vĩ độ và kinh độ cho [180/π]. Người dùng nên sử dụng giá trị của "π = 22/7". Khi đó, giá trị của [180/π] sẽ là "57. 29577". Nếu người dùng muốn tính toán khoảng cách theo dặm, họ có thể sử dụng giá trị của bán kính Trái đất, đó là "3,963". Và nếu người dùng muốn tính khoảng cách theo Kilo-mét, họ có thể sử dụng giá trị "6,378. 80"
công thức
Người dùng cần tọa độ của điểm P và điểm Q theo kinh độ và vĩ độ, sau đó sử dụng công thức trên để chuyển đổi chúng thành radian
Bây giờ, hãy tính khoảng cách giữa hai điểm bằng cách sử dụng công thức sau
Công thức
hàng dặm
cho km
Như vậy, người dùng có thể tính toán khoảng cách ngắn nhất giữa hai điểm đã cho trên Trái đất bằng Công thức Haversine
Thí dụ
đầu ra
The distance between New York and Texas is: 2503.04243426357 K.M The distance between New York and Texas is: 1556.985899699659 Miles
Sự kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng ta đã thảo luận về các phương pháp khác nhau để tính khoảng cách giữa hai điểm trên bề mặt trái đất bằng cách sử dụng thư viện geopy. Chúng tôi đã chỉ ra các ví dụ của từng phương pháp
Với bài viết này, chúng ta sẽ xem xét một số ví dụ về Tìm khoảng cách giữa hai điểm trong Opencv Các vấn đề về Python trong lập trình
import math. def calculateDistance[x1,y1,x2,y2]: dist = math.sqrt[[x2 - x1]**2 + [y2 - y1]**2] return dist. print calculateDistance[x1, y1, x2, y2]
Đoạn mã sau đây cung cấp một bản tóm tắt ngắn gọn về nhiều phương pháp có thể được sử dụng để giải bài toán Tìm khoảng cách giữa hai điểm trong Opencv Python
from math import sqrt def main[]: point1x, point1y = eval[input["Please enter coordinates of Point1 [use commas] "]] point2x, point2y = eval[input["Please enter coordinates of Point2 [use commas]"]] Distance = sqrt[[point1x-point2x]**2 + [point1y-point2y]**2] print["The distance between this two points is", str[round[Distance, 4]]+" units"]
import math. def calculateDistance[x1,y1,x2,y2]: dist = math.sqrt[[x2 - x1]**2 + [y2 - y1]**2] return dist print calculateDistance[x1, y1, x2, y2]
Chúng tôi đã trình bày rất nhiều ví dụ minh họa để cho thấy cách giải quyết vấn đề Tìm khoảng cách giữa hai điểm trong Opencv Python và chúng tôi cũng đã giải thích cách thực hiện
Làm cách nào để tìm khoảng cách giữa hai điểm trong OpenCV Python?
= d[A,B] * 2. 32 / d[C,D] , trong đó d là hàm khoảng cách của bạn. 01-Aug-2019
OpenCV tính toán khoảng cách như thế nào?
Các bước để ước tính khoảng cách. Chụp ảnh tham chiếu. Đo khoảng cách từ đối tượng [khuôn mặt] đến máy ảnh, chụp ảnh Tham chiếu và ghi lại khoảng cách đo được. Đo chiều rộng của đối tượng [khuôn mặt], đảm bảo rằng các đơn vị đo được lưu giữ cho hình ảnh tham chiếu và chiều rộng của đối tượng [khuôn mặt]. Hình ảnh tham khảo mỏ. 12-Jul-2022
Làm thế nào để bạn tìm thấy khoảng cách giữa hai điểm trong Python?
toán học. phương thức dist[] trả về khoảng cách Euclide giữa hai điểm [p và q], trong đó p và q là tọa độ của điểm đó. Ghi chú. Hai điểm [p và q] phải có cùng kích thước
Làm thế nào để bạn tìm thấy khoảng cách giữa hai dòng trong OpenCV?
Giải pháp đề xuất của tôi. Gần giống như đã nêu ở trên
- Đánh dấu dòng ngoài cùng bên trái là dòng 1
- Quét hình ảnh [Mat trong OpenCV] từ cột ngoài cùng bên trái và tạo danh sách các điểm khớp với giá trị pixel của dòng 1
- Quét hình ảnh [Mat trong OpenCV] từ cột ngoài cùng bên phải và tạo danh sách các điểm khớp với giá trị pixel của dòng 2
Làm cách nào để tìm khoảng cách giữa 2 điểm?
Khoảng cách giữa hai điểm là độ dài đoạn thẳng nối hai điểm trong mặt phẳng. Công thức để tìm khoảng cách giữa hai điểm thường được đưa ra bởi d=√[[x2 – x1]² + [y2 – y1]²]. Công thức này được sử dụng để tìm khoảng cách giữa hai điểm bất kỳ trên mặt phẳng tọa độ hoặc mặt phẳng x-y
Làm thế nào để bạn tìm thấy khoảng cách giữa hai điểm trong xử lý hình ảnh?
Làm thế nào để bạn tìm thấy khoảng cách giữa một hình ảnh và một đối tượng?
- Khoảng cách từ vật đến ảnh tạo bởi gương phẳng =
- Gương phẳng cho ảnh cách gương một khoảng bằng vật
- Khoảng cách hình ảnh Khoảng cách đối tượng
- = 24 2 = 12 c·m
- Do đó, khoảng cách đối tượng là 12 c m
Làm cách nào để tìm khoảng cách giữa hai đối tượng trong video?
Ước lượng khoảng cách là gì?
Ước tính khoảng cách tối thiểu [MDE] là một phương pháp khái niệm để khớp một mô hình thống kê với dữ liệu, thường là phân phối theo kinh nghiệm. Các ước lượng thường được sử dụng như bình phương nhỏ nhất thông thường có thể được coi là trường hợp đặc biệt của ước lượng khoảng cách tối thiểu
Có chức năng khoảng cách trong Python không?
phương thức dist[] trong Python được sử dụng cho khoảng cách Euclide giữa hai điểm p và q, mỗi điểm được cho dưới dạng một chuỗi tọa độ [hoặc có thể lặp lại]. 23-Jan-2020