c# 0pencvsharp 并行计算图像分块采用卡尺法找直线，找出与水平线夹角小于30度的最佳直线边编写函数输出直线的点

以下是一个使用OpenCVSharp和并行计算的示例代码，可以分块采用卡尺法找直线，并输出与水平线夹角小于30度的最佳直线的点：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;
using OpenCvSharp;

namespace OpenCVSharp_LineDetection
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // 读取图像
            var img = Cv2.ImRead("test.jpg", ImreadModes.GrayScale);

            // 设置卡尺法的参数
            var rho = 1; // 线的距离精度
            var theta = Math.PI / 180; // 线的角度精度
            var threshold = 100; // 线的最小投票数
            var minLength = 100; // 线的最小长度

            // 分块处理图像，每块大小为blockSize * blockSize
            var blockSize = 100;
            var blockList = GetBlockList(img.Width, img.Height, blockSize);
            var lines = new List<(Point, Point)>();
            Parallel.ForEach(blockList, block =>
            {
                // 在当前块中找到所有的直线
                var linesInBlock = Cv2.HoughLines(img[block.Left:block.Right, block.Top:block.Bottom], rho, theta, threshold, minLength);

                // 将直线转换到原始图像坐标系中，并且筛选出与水平线夹角小于30度的直线
                foreach (var line in linesInBlock)
                {
                    var pt1 = new Point(line.P1.X + block.Left, line.P1.Y + block.Top);
                    var pt2 = new Point(line.P2.X + block.Left, line.P2.Y + block.Top);
                    var angle = GetAngle(pt1, pt2);
                    if (angle < 30 || angle > 150)
                    {
                        lines.Add((pt1, pt2));
                    }
                }
            });

            // 输出直线的点
            foreach (var line in lines)
            {
                Console.WriteLine($"Line: ({line.Item1.X}, {line.Item1.Y}) - ({line.Item2.X}, {line.Item2.Y})");
            }
        }

        // 计算两点之间的夹角
        static double GetAngle(Point pt1, Point pt2)
        {
            var dx = pt1.X - pt2.X;
            var dy = pt1.Y - pt2.Y;
            return Math.Atan2(Math.Abs(dy), Math.Abs(dx)) * 180 / Math.PI;
        }

        // 获取图像分块的列表
        static List<Rectangle> GetBlockList(int width, int height, int blockSize)
        {
            var blockList = new List<Rectangle>();
            for (var x = 0; x < width; x += blockSize)
            {
                for (var y = 0; y < height; y += blockSize)
                {
                    var blockWidth = Math.Min(blockSize, width - x);
                    var blockHeight = Math.Min(blockSize, height - y);
                    blockList.Add(new Rectangle(x, y, blockWidth, blockHeight));
                }
            }
            return blockList;
        }
    }
}

在上面的代码中，我们首先读取了一张灰度图像，并设置了卡尺法的参数。然后我们使用`GetBlockList`函数将图像分成大小为`blockSize * blockSize`的块，并使用`Parallel.ForEach`进行并行处理。

在每个块中，我们使用`Cv2.HoughLines`函数找到所有的直线，并将直线转换到原始图像坐标系中。然后我们使用`GetAngle`函数计算每条直线与水平线的夹角，并筛选出夹角小于30度的直线。

最后，我们输出所有符合条件的直线的端点坐标。