你的问题漏掉了一些信息，所以我尽力回答了你的问题。在阐述我的答案时，我假设当你说“距离”时，你指的是现实中的距离，比如米、英尺、光年等等

我有一个方法，只适用于“平面”图像(也就是说，图片不是从侧面捕捉的)，但仍然有效。它依赖于PIL和NumPy库，PIL用于将图像加载到Python中，NumPy用于将图像转换为相对容易使用的三维数组。

脚本使用两个给定点和距离公式计算图像上两点之间的距离(以像素为单位)。为了得到真实的单位，将距离除以图像的宽度，得到一个介于0和1之间的数字，然后将这个数字乘以实际图像的宽度，即现实生活中图像最右边和最左边像素的跨度，比如30厘米或2.3英里。

Click here获取一个REPL，这样您就可以自己尝试了。

import numpy as np
from PIL import Image
from math import sqrt
img = Image.open("my_picture.jpg")
pixels = np.array(img)
width, height, channels = pixels.shape
actual_width = ...
actual_units = ...
(x1, y1) = ...
(x2, y2) = ...
pixel_distance = sqrt((x1 - x2) ** 2 + (y1 - y2) ** 2)
actual_distance = (pixel_distance / width) * actual_width
print(f"The distance between the two points is about {actual_distance:.3f} {actual_units}")

旁注：最后一行包含一个f字符串，它只在python3.6版本中添加。

如果这不是你所要求的，或者我能帮上什么忙，请告诉我。