void Caliper::SearchCaliperPath() { assert(!input_image_.empty() && input_image_.channels() == 1); //1. 初始化卡尺路径直线方程 angle = std::atan(k); // b = y - kx b = center.y - k * center.x; //2. 求取搜索起始点 min_x = center.x - len * std::cos(angle) * 0.5; if (min_x < 0) return; max_x = center.x + len * std::cos(angle) * 0.5; //3. 从起始点搜索，保存卡尺路径点集 path.clear(); pathPixelValue.clear(); // y = kx + b; double y = 0; for (int i = static_cast<int>(min_x); i < static_cast<int>(max_x); ++i) { y = i * k + b; path.push_back(cv::Point2d(i, y)); pathPixelValue.push_back(input_image_.at<uchar>(static_cast<int>(y), i)); } }//SearchCaliperPath 用opencvsharp4.6编写函数

这是一个使用 OpenCVSharp 4.6 编写的函数，用于搜索卡尺路径。具体来说：

1. 首先检查输入图像是否为空且通道数为1。

2. 初始化卡尺路径的直线方程，其中 k 表示斜率，b 表示截距。斜率 k 的计算采用 std::atan 函数，截距 b 的计算采用中心点坐标和斜率 k。

3. 求取搜索起始点，即卡尺路径的左右端点。左端点 min_x 的计算采用中心点坐标、卡尺长度 len 和角度 angle 计算得出。如果 min_x 小于0，则直接返回。右端点 max_x 的计算与 min_x 相似。

4. 从起始点开始搜索卡尺路径，保存路径点集和像素值。具体来说，从 min_x 到 max_x 循环，对于每个 x 坐标，计算出对应的 y 坐标（y = kx + b），然后将该点加入路径点集 path 中，并在输入图像中取出该点的像素值，加入 pathPixelValue 中。

注意，函数中使用的 Point2d 和 uchar 类型都是 OpenCVSharp 中定义的数据类型。

相关问题

void Caliper::SearchCaliperPath() { assert(!input_image_.empty() && input_image_.channels() == 1); //1. 初始化卡尺路径直线方程 angle = std::atan(k); // b = y - kx b = center.y - k * center.x; //2. 求取搜索起始点 min_x = center.x - len * std::cos(angle) * 0.5; if (min_x < 0) return; max_x = center.x + len * std::cos(angle) * 0.5; //3. 从起始点搜索，保存卡尺路径点集 path.clear(); pathPixelValue.clear(); // y = kx + b; double y = 0; for (int i = static_cast<int>(min_x); i < static_cast<int>(max_x); ++i) { y = i * k + b; path.push_back(cv::Point2d(i, y)); pathPixelValue.push_back(input_image_.at<uchar>(static_cast<int>(y), i)); } }//SearchCaliperPath 用opencvsharp4.6编写c#函数

这是一个使用 OpenCVSharp 4.6 编写的 C# 函数，用于搜索卡尺路径。具体来说：

1. 首先检查输入图像是否为空且通道数为1。

Assert.IsFalse(inputImage.Empty());
Assert.AreEqual(inputImage.Channels(), 1);

2. 初始化卡尺路径的直线方程，其中 k 表示斜率，b 表示截距。斜率 k 的计算采用 Math.Atan 函数，截距 b 的计算采用中心点坐标和斜率 k。

var angle = Math.Atan(k);
var b = center.Y - k * center.X;

3. 求取搜索起始点，即卡尺路径的左右端点。左端点 min_x 的计算采用中心点坐标、卡尺长度 len 和角度 angle 计算得出。如果 min_x 小于0，则直接返回。右端点 max_x 的计算与 min_x 相似。

var min_x = center.X - len * Math.Cos(angle) * 0.5;
if (min_x < 0) return;
var max_x = center.X + len * Math.Cos(angle) * 0.5;

4. 从起始点开始搜索卡尺路径，保存路径点集和像素值。具体来说，从 min_x 到 max_x 循环，对于每个 x 坐标，计算出对应的 y 坐标（y = kx + b），然后将该点加入路径点集 path 中，并在输入图像中取出该点的像素值，加入 pathPixelValue 中。

var path = new List<Point2d>();
var pathPixelValue = new List<byte>();
for (var i = (int)min_x; i < (int)max_x; ++i)
{
    var y = i * k + b;
    path.Add(new Point2d(i, y));
    pathPixelValue.Add(inputImage.Get<byte>((int)y, i));
}

注意，函数中使用的 Point2d 和 byte 类型都是 OpenCVSharp 中定义的数据类型。

measure_caliper

测量卡尺是一种用于测量物体长度、宽度或直径的精确仪器。它通常由两个可移动的尺针和一个固定的尺针组成。最常见的测量卡尺是指针卡尺，其中可移动的尺针可以沿着固定的尺针滑动来适应不同大小的物体。

测量卡尺通常具有标度刻度，以便用户可以准确读取测量结果。标度刻度通常以毫米或英寸为单位，以提供不同精度的测量。

为了使用测量卡尺测量物体，首先要将物体放入卡尺的夹持区域。然后，通过调整可移动尺针的位置，使其与物体接触并对齐。最后，读取固定尺针和可移动尺针之间的刻度，以获取物体的准确尺寸。

测量卡尺的精度取决于其制造质量和使用者的操作技巧。在使用测量卡尺进行测量时，应注意避免把卡尺施加过大的压力，以确保准确的测量结果。此外，定期进行校准和保养也是保持测量卡尺精确度的重要因素之一。

测量卡尺在多个领域中广泛应用，例如制造业、工程学、建筑和实验室等。它可以用来测量各种物体的尺寸，从小到大，以满足不同测量需求。无论是家庭使用还是专业领域，测量卡尺是一种方便、准确且常用的测量工具。