opencv 计算图形对称轴

在OpenCV中，计算图像的对称轴通常涉及以下几个步骤：

1. **二值化和边缘检测**：首先将图像转换为灰度图像，并进行二值化处理，以便突出图像的轮廓。可以使用Canny边检测算法来找到边缘。

import cv2
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary = cv2.threshold(gray, threshold, 255, cv2.THRESH_BINARY)

2. **找轮廓**：接着通过`cv2.findContours()`函数找到图像中的轮廓。

contours, _ = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

3. **检测轴线**：对于每个轮廓，可以尝试计算其边界点之间的角度变化，如直方图方向（Hough Transform）或者霍夫圆变换（Hough Circles）。其中，霍夫直线变换可能会更适用于垂直或水平线的检测，而霍夫圆变换则适合检测对角线等。

lines = cv2.HoughLinesP(binary, rho, theta, threshold, np.array([]), minLineLength, maxLineGap)

4. **对称轴选择**：对于检测到的一系列线条，可以通过计算它们与图像中心的距离、角度偏差等因素，挑选出最可能是对称轴的那条线。

if lines is not None:
    # 遍历并分析每一条线
    symmetry_axis = None
    for line in lines:
        x1, y1, x2, y2 = line[0]
        # ... (计算对称轴)

注意：由于OpenCV默认的Hough变换对于非平行线的检测效果不佳，实际应用中可能需要自定义算法或者调整参数以优化结果。