编写搜索边函数 参数设定找边的起始方向、从白或黑边起 FindSubPixelEdge(Mat image, int direction)

以下是一个示例函数，它可以在给定方向上找到从白或黑边开始的子像素边缘：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

void FindSubPixelEdge(Mat image, int direction, bool white_edge, Point2f& edge_point)
{
    int x_step, y_step;
    if (direction == 0) // 水平方向
    {
        x_step = 1;
        y_step = 0;
    }
    else if (direction == 90) // 垂直方向
    {
        x_step = 0;
        y_step = 1;
    }
    else // 其他方向，暂不处理
        return;

    // 找到起始点
    Point2f start_point;
    bool found_start = false;
    for (int y = 0; y < image.rows; y++)
    {
        for (int x = 0; x < image.cols; x++)
        {
            if ((white_edge && image.at<uchar>(y, x) == 255) || (!white_edge && image.at<uchar>(y, x) == 0))
            {
                start_point = Point2f(x, y);
                found_start = true;
                break;
            }
        }
        if (found_start)
            break;
    }

    // 从起始点沿着方向找到边缘
    Point2f curr_point = start_point;
    while (curr_point.x >= 0 && curr_point.x < image.cols && curr_point.y >= 0 && curr_point.y < image.rows)
    {
        // 获取当前像素值和下一个像素值
        float curr_value = image.at<uchar>(curr_point.y, curr_point.x);
        float next_value = image.at<uchar>(curr_point.y + y_step, curr_point.x + x_step);

        // 如果下一个像素值和当前像素值不同，说明找到边缘了
        if ((white_edge && next_value < curr_value) || (!white_edge && next_value > curr_value))
        {
            // 使用线性插值计算子像素边缘位置
            float t = (next_value - curr_value) / (next_value - curr_value);
            edge_point = curr_point + t * Point2f(x_step, y_step);
            return;
        }

        curr_point += Point2f(x_step, y_step);
    }
}

该函数使用了 OpenCV 库，并假设输入图像是单通道灰度图像。在函数中，我们首先根据给定的方向确定 x 和 y 的步长，然后在图像中找到起始点，接着沿着给定方向搜索边缘，最终通过线性插值计算子像素边缘位置。

函数的调用方式如下：

Mat image = imread("image.jpg", 0); // 读入灰度图像
Point2f edge_point;
FindSubPixelEdge(image, 0, true, edge_point); // 在水平方向上查找白边缘