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
时间: 2024-06-08 16:07:55 浏览: 18
可以使用OpenCVSharp的HoughLinesP方法来实现卡尺法找直线,并行计算可以使用Parallel.ForEach方法。具体步骤如下:
1. 将图像分块,使用Parallel.ForEach方法并行计算每个块的直线。
2. 对每个块进行边缘检测,可以使用Canny方法。
3. 使用HoughLinesP方法得到每个块的直线候选集合。
4. 对每个块的直线进行筛选,找出与水平线夹角小于30度的最佳直线边。
以下是示例代码:
```csharp
// 分块大小
int blockSize = 50;
// 水平线夹角阈值
double threshold = 30 * Math.PI / 180;
// 原始图像
Mat src = Cv2.ImRead("image.jpg", ImreadModes.GrayScale);
// 分块
List<Rect> blocks = new List<Rect>();
for (int y = 0; y < src.Rows; y += blockSize)
{
for (int x = 0; x < src.Cols; x += blockSize)
{
Rect block = new Rect(x, y, Math.Min(blockSize, src.Cols - x), Math.Min(blockSize, src.Rows - y));
blocks.Add(block);
}
}
// 并行计算每个块的直线
List<LineSegmentPolar[]> linesList = new List<LineSegmentPolar[]>();
Parallel.ForEach(blocks, block =>
{
// 边缘检测
Mat blockImage = src[block];
Mat edges = new Mat();
Cv2.Canny(blockImage, edges, 50, 200);
// HoughLinesP
LineSegmentPolar[] lines = Cv2.HoughLinesP(edges, 1, Math.PI / 180, 50, 0, 0);
// 筛选直线
List<LineSegmentPolar> selectedLines = new List<LineSegmentPolar>();
foreach (LineSegmentPolar line in lines)
{
double angle = Math.Abs(line.Theta - Math.PI / 2);
if (angle < threshold)
{
selectedLines.Add(line);
}
}
linesList.Add(selectedLines.ToArray());
});
// 合并直线
List<LineSegmentPolar> allLines = new List<LineSegmentPolar>();
foreach (LineSegmentPolar[] lines in linesList)
{
allLines.AddRange(lines);
}
// 求解最佳直线
LineSegmentPolar bestLine = Cv2.FitLine(allLines.ToArray(), DistanceTypes.L2, 0, 0.01, 0.01);
// 绘制最佳直线
Mat result = src.CvtColor(ColorConversionCodes.GRAY2BGR);
result.LinePolar(bestLine.Rho, bestLine.Theta, new Scalar(0, 0, 255), 2);
Cv2.ImShow("Result", result);
Cv2.WaitKey();
```
注意事项:
1. 分块大小需要根据图像大小和计算能力进行调整,太小会导致并行计算的开销过大,太大会导致直线检测不准确。
2. 并行计算直线时需要注意线程安全,可以使用线程局部存储(ThreadLocal)来存储每个线程的直线结果。
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