用opencv 重写 measure_pos

Halcon 算子 measure_pos 是 Halcon 独有的函数，OpenCV 中没有直接的对应函数。但是，可以借助 OpenCV 中的一些函数来实现相似的功能。具体实现步骤如下：

1. 读入图像并转换为灰度图像：

import cv2

# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 定义感兴趣区域（ROI）：

# 定义矩形感兴趣区域
x, y, w, h = 100, 100, 200, 200
roi = gray[y:y+h, x:x+w]

3. 计算特定位置的灰度值和梯度方向：

# 定义位置
pos_x, pos_y = 150, 150

# 计算灰度值
gray_value = gray[pos_y, pos_x]

# 计算梯度
sobelx = cv2.Sobel(roi, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(roi, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
grad_x = sobelx[pos_y, pos_x]
grad_y = sobely[pos_y, pos_x]

# 计算梯度方向
grad_direction = cv2.fastAtan2(grad_y, grad_x)

4. 计算曲率：

# 定义曲率计算区域
curvature_roi = gray[y-10:y+h+10, x-10:x+w+10]

# 计算曲率
curvature = cv2.Laplacian(curvature_roi, cv2.CV_64F).var()

需要注意的是，这里的计算结果可能与 Halcon 算子 measure_pos 的计算结果存在一定的误差，因为两者的具体实现方式可能存在差异。