c# 0pencvsharp 并行计算采用卡尺法找直线从黑色开始找，找垂直线、找出最佳直线边

在OpenCVSharp中使用卡尺法找直线，可以通过以下步骤完成：

1. 读取图像并转为灰度图像。

2. 对灰度图像进行二值化处理，将目标区域变为白色，背景变为黑色。

3. 针对每个像素点，如果当前像素为黑色，就沿着该像素所在的行或列向左右或上下两个方向进行搜索，直到找到第一个白色像素。在搜索过程中，可以用卡尺法来计算出直线的位置。

4. 通过找到的直线位置，计算出直线的斜率和截距，进而得到直线的方程。

5. 针对每条直线，计算出其与图像边缘的交点，并将这些交点存储起来。

6. 根据交点的数量和位置，从中选取最佳的直线，并将其绘制出来。

代码示例：

// 读取图像并转为灰度图像
Mat src = new Mat("test.jpg", ImreadModes.Grayscale);
// 对灰度图像进行二值化处理
Mat binary = new Mat();
Cv2.Threshold(src, binary, 128, 255, ThresholdTypes.Binary);
// 在二值图像中搜索直线
List<Vec4i> lines = new List<Vec4i>();
Cv2.HoughLinesP(binary, lines, 1, Math.PI / 180, 50, 50, 10);
// 计算直线的斜率和截距
foreach (Vec4i line in lines)
{
    double k = (double)(line[3] - line[1]) / (line[2] - line[0]);
    double b = line[1] - k * line[0];
    // 计算直线与图像边缘的交点
    Point p1 = new Point(0, (int)b);
    Point p2 = new Point(binary.Width - 1, (int)(k * (binary.Width - 1) + b));
    Point p3 = new Point((int)(-b / k), 0);
    Point p4 = new Point((int)((binary.Height - 1 - b) / k), binary.Height - 1);
    // 绘制直线
    Cv2.Line(src, p1, p2, Scalar.Red, 2);
}
// 显示图像
Cv2.ImShow("result", src);
Cv2.WaitKey();

注：以上代码仅供参考，具体实现需根据实际情况进行调整。