帮我用c++和OpenCV实现对光线中心的亚像素精度级别的提取，要求：光线成一定的角度，为横向光线

好的，以下是一个简单的示例代码，用于提取横向光线中心的亚像素精度级别：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat img = imread("light.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    if (img.empty())
    {
        cout << "Failed to read image!" << endl;
        return -1;
    }

    // Sobel算子提取水平方向梯度
    Mat gradX;
    Sobel(img, gradX, CV_32F, 1, 0);

    // 取绝对值
    gradX = abs(gradX);

    // 归一化
    normalize(gradX, gradX, 0, 1, NORM_MINMAX);

    // 二值化
    Mat thresh;
    threshold(gradX, thresh, 0.5, 1, THRESH_BINARY);

    // 查找轮廓
    vector<vector<Point>> contours;
    findContours(thresh, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE);

    // 找出最长的轮廓
    int maxContourIdx = -1;
    int maxContourLength = 0;
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++)
    {
        if (contours[i].size() > maxContourLength)
        {
            maxContourLength = contours[i].size();
            maxContourIdx = i;
        }
    }

    // 拟合直线
    Vec4f lineParams;
    fitLine(contours[maxContourIdx], lineParams, DIST_L2, 0, 0.01, 0.01);

    // 计算直线端点
    float k = lineParams[1] / lineParams[0];
    float b = lineParams[3] - k * lineParams[2];
    int x1 = 0;
    int y1 = k * x1 + b;
    int x2 = img.cols - 1;
    int y2 = k * x2 + b;

    // 绘制直线
    Mat result;
    cvtColor(img, result, COLOR_GRAY2BGR);
    line(result, Point(x1, y1), Point(x2, y2), Scalar(0, 0, 255), 2);

    // 显示结果
    imshow("Result", result);
    waitKey();

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先读取了一张灰度图像，并使用 Sobel 算子提取水平方向的梯度。然后，我们将梯度取绝对值、归一化、二值化，并使用 findContours 函数查找轮廓。接下来，我们找出最长的轮廓，并使用 fitLine 函数拟合一条直线。最后，我们计算直线的端点，绘制直线并显示结果。

需要注意的是，这个示例代码只是一个简单的实现，可能无法满足所有场景的需求。在实际应用中，您需要根据具体情况进行调整和优化。