用python先定义一个将输入图像转换为二值图并进行边缘拟合,然后按行扫描边缘二值图像,将左右的边缘点记录下来,扫描左右边缘点时需考虑到左右边缘为图像边缘时的情况;然后计算两边缘点之间的中点位置并将中点存储下来的函。将该文件封装以供其他文件引用该用法
时间: 2024-04-28 10:26:11 浏览: 16
好的,以下是一个简单的示例代码,实现了将输入图像转换为二值图并进行边缘拟合,并按行扫描边缘二值图像,将左右的边缘点记录下来,并计算两边缘点之间的中点位置并将中点存储下来的函数:
```python
import cv2
def get_edges(img):
# 将输入图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行二值化处理
_, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# 进行边缘检测
edges = cv2.Canny(thresh, 50, 150, apertureSize=3)
# 扫描边缘图像,获取左右边缘点
left_edge = []
right_edge = []
for y in range(edges.shape[0]):
x = 0
while x < edges.shape[1] and edges[y][x] == 0:
x += 1
if x < edges.shape[1]:
left_edge.append((x, y))
x = edges.shape[1] - 1
while x >= 0 and edges[y][x] == 0:
x -= 1
if x >= 0:
right_edge.append((x, y))
# 计算左右边缘点之间的中点位置并将中点存储下来
midpoints = []
i = 0
j = 0
while i < len(left_edge) and j < len(right_edge):
l = left_edge[i]
r = right_edge[j]
if l[1] == r[1]:
midpoints.append(((l[0] + r[0]) // 2, l[1]))
i += 1
j += 1
elif l[1] < r[1]:
i += 1
else:
j += 1
return midpoints
```
你可以将这个函数保存在一个名为 `edge_detection.py` 的文件中,然后在其他文件中引用该函数即可。例如:
```python
from edge_detection import get_edges
img = cv2.imread('test.png')
midpoints = get_edges(img)
# 对中点进行处理
# ...
```