opencvsharp实现高精度亚像素canny搜索边 编写搜索边函数 参数设定找边的起始方向从左到右、从右到左、从上到下、从下到上、从白或黑边起第一条边

首先，需要了解一下Canny算法的基本原理。Canny算法主要分为以下几步：

1. 高斯滤波，降低噪声干扰。
2. 计算梯度和方向，找到边缘的方向。
3. 非极大值抑制，保留边缘上的最大值点。
4. 双阈值处理，将边缘分成强边缘和弱边缘。
5. 边缘连接，将弱边缘连接到强边缘上。

在实现高精度亚像素Canny搜索边的过程中，我们需要对第三步和第五步进行改进，以实现更精确的边缘搜索。具体实现如下：

1. 对于第三步，我们可以使用双线性插值来找到边缘上的亚像素点。具体来说，我们可以在梯度方向上找到相邻的两个像素点，然后根据梯度值的比例来计算插值点的位置，从而找到亚像素点。

2. 对于第五步，我们可以使用跟踪算法来将弱边缘连接到强边缘上。具体来说，我们可以从强边缘上的一个点开始，沿着梯度方向前进，直到找到一个弱边缘上的点。然后，我们可以继续沿着弱边缘前进，直到找到另一个强边缘上的点。这样，我们就可以将两个强边缘连接起来了。

下面是一个示例代码，用于实现高精度亚像素Canny搜索边的函数：

public static Mat SearchEdge(Mat src, double threshold1, double threshold2, EdgeDirection direction, EdgeType type)
{
    Mat gray = new Mat();
    Cv2.CvtColor(src, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);

    Mat blurred = new Mat();
    Cv2.GaussianBlur(gray, blurred, new Size(3, 3), 0);

    Mat edges = new Mat();
    Cv2.Canny(blurred, edges, threshold1, threshold2);

    Mat result = new Mat(src.Rows, src.Cols, MatType.CV_8UC1, new Scalar(0));
    int startX, startY, endX, endY, stepX, stepY;
    switch (direction)
    {
        case EdgeDirection.LeftToRight:
            startX = 0;
            startY = 0;
            endX = src.Cols - 1;
            endY = src.Rows - 1;
            stepX = 1;
            stepY = 1;
            break;
        case EdgeDirection.RightToLeft:
            startX = src.Cols - 1;
            startY = 0;
            endX = 0;
            endY = src.Rows - 1;
            stepX = -1;
            stepY = 1;
            break;
        case EdgeDirection.TopToBottom:
            startX = 0;
            startY = 0;
            endX = src.Cols - 1;
            endY = src.Rows - 1;
            stepX = 1;
            stepY = 1;
            break;
        case EdgeDirection.BottomToTop:
            startX = 0;
            startY = src.Rows - 1;
            endX = src.Cols - 1;
            endY = 0;
            stepX = 1;
            stepY = -1;
            break;
    }

    for (int y = startY; y != endY; y += stepY)
    {
        for (int x = startX; x != endX; x += stepX)
        {
            if (edges.At<byte>(y, x) == 255)
            {
                Point pt = new Point(x, y);
                Point pt2 = SearchSubPixelPoint(gray, pt, type);
                Cv2.Circle(result, pt2, 2, new Scalar(255), -1);
            }
        }
    }

    return result;
}

public static Point SearchSubPixelPoint(Mat src, Point pt, EdgeType type)
{
    int dx = 0, dy = 0;
    switch (type)
    {
        case EdgeType.White:
            dx = 1;
            dy = -1;
            break;
        case EdgeType.Black:
            dx = -1;
            dy = 1;
            break;
    }

    double[] grad = new double[2];
    grad[0] = src.At<byte>(pt.Y, pt.X + dx) - src.At<byte>(pt.Y, pt.X - dx);
    grad[1] = src.At<byte>(pt.Y + dy, pt.X) - src.At<byte>(pt.Y - dy, pt.X);
    double norm = Math.Sqrt(grad[0] * grad[0] + grad[1] * grad[1]);
    double theta = Math.Atan2(grad[1], grad[0]);

    double x = pt.X;
    double y = pt.Y;
    double step = 0.1;

    while (true)
    {
        double x1 = x + step * Math.Cos(theta);
        double y1 = y + step * Math.Sin(theta);
        double x2 = x - step * Math.Cos(theta);
        double y2 = y - step * Math.Sin(theta);

        if (type == EdgeType.White)
        {
            if (src.At<byte>((int)y1, (int)x1) > src.At<byte>((int)y2, (int)x2))
            {
                x = x1;
                y = y1;
            }
            else
            {
                x = x2;
                y = y2;
            }
        }
        else
        {
            if (src.At<byte>((int)y1, (int)x1) < src.At<byte>((int)y2, (int)x2))
            {
                x = x1;
                y = y1;
            }
            else
            {
                x = x2;
                y = y2;
            }
        }

        if (step < 0.01 || x < 0 || x >= src.Cols || y < 0 || y >= src.Rows)
        {
            break;
        }

        grad[0] = src.At<byte>((int)y, (int)x + dx) - src.At<byte>((int)y, (int)x - dx);
        grad[1] = src.At<byte>((int)y + dy, (int)x) - src.At<byte>((int)y - dy, (int)x);
        double norm1 = Math.Sqrt(grad[0] * grad[0] + grad[1] * grad[1]);

        if (norm1 < norm * 0.1)
        {
            break;
        }

        norm = norm1;
        theta = Math.Atan2(grad[1], grad[0]);
    }

    return new Point((int)Math.Round(x), (int)Math.Round(y));
}

public enum EdgeDirection
{
    LeftToRight,
    RightToLeft,
    TopToBottom,
    BottomToTop
}

public enum EdgeType
{
    White,
    Black
}

这个函数可以接受一个输入图像，以及Canny算法的两个阈值，搜索边缘的方向和类型作为参数。函数的返回值是一个二值化图像，其中白色像素表示找到的边缘点。