在qgraphicsview中用此函数遍历多个点集for (auto it : m_pts) { /*int rect_x = it.x() - RECT_SIZE/4 ; int rect_y = it.y() - RECT_SIZE /4; cv::Rect rect(rect_x, rect_y, RECT_SIZE, RECT_SIZE); rect = rect & cv::Rect(0, 0, ImgBin.cols, ImgBin.rows); for (int nRow = rect_y - rect.height; nRow < rect_y + rect.height; nRow++) { for (int nCol = rect_x - rect.width; nCol < rect_x + rect.width; nCol++) {*/ ImgBin.row(it.y()).data[it.x()] = 255; }在超出图片的地方会进入断点

根据您提供的代码，可能是由于循环中的 rect 超出了图像的范围，导致在超出图片的地方进入了断点。

您可以在循环前加入判断，确保 rect 不会超出图像的范围。例如：

for (auto it : m_pts) {
    int rect_x = it.x() - RECT_SIZE / 4;
    int rect_y = it.y() - RECT_SIZE / 4;
    cv::Rect rect(rect_x, rect_y, RECT_SIZE, RECT_SIZE);
    rect = rect & cv::Rect(0, 0, ImgBin.cols, ImgBin.rows);
    for (int nRow = rect.y; nRow < rect.y + rect.height; nRow++) {
        for (int nCol = rect.x; nCol < rect.x + rect.width; nCol++) {
            ImgBin.row(nRow).data[nCol] = 255;
        }
    }
}

这里，使用 `cv::Rect` 的 `&` 运算符来确保 `rect` 不会超出图像的范围。同时，在循环中使用 `rect.x` 和 `rect.y` 作为起始值，确保不会越界。

相关问题

for (auto it : m_pts) { for (int nRow = it.y(); nRow < it.y()+4; nRow++) { for (int nCol = it.x(); nCol < it.x()+4; nCol++) { ImgBin.row(nRow).data[nCol] = 255; } } }这个函数将点集遍历，但我只想让我点下的点设为白色，该如何修改

如果你只想让点集中的点设为白色，可以使用以下代码：

for (auto it : m_pts) {
    ImgBin.row(it.y()).data[it.x()] = 255;
}

这将只在每个点的位置上将像素设置为白色。如果你想要将每个点周围的 4x4 区域都设置为白色，可以使用以下代码：

for (auto it : m_pts) {
    for (int nRow = it.y(); nRow < it.y()+4; nRow++) {
        for (int nCol = it.x(); nCol < it.x()+4; nCol++) {
            if (nRow >= 0 && nRow < ImgBin.rows && nCol >= 0 && nCol < ImgBin.cols) {
                ImgBin.row(nRow).data[nCol] = 255;
            }
        }
    }
}

这将在每个点的周围 4x4 区域内将像素设置为白色。需要注意的是，如果点集中的某个点位于图像边界上，那么周围的某些像素可能不在图像范围内，因此需要添加判断语句来避免访问越界。

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。