c# 0pencvsharp 并行计算图像分块采用卡尺法找直线从黑色开始找，找垂直线、找出最佳直线边

在使用 OpenCVSharp 进行图像处理时，可以采用并行计算来提高处理效率。下面是一份简单的示例代码，其中包括了卡尺法找直线、找垂直线和找最佳直线边的过程：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using OpenCvSharp;

namespace ParallelEdgeDetection
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // 加载图像
            Mat img = Cv2.ImRead("test.jpg");

            // 图像分块
            int blockWidth = img.Width / Environment.ProcessorCount;
            List<Mat> blocks = new List<Mat>();
            for (int i = 0; i < Environment.ProcessorCount; i++)
            {
                Mat block = new Mat(img, new Rect(i * blockWidth, 0, blockWidth, img.Height));
                blocks.Add(block);
            }

            // 并行处理
            Parallel.ForEach(blocks, block =>
            {
                // 卡尺法找直线
                Mat lineImg = new Mat(block.Size(), block.Type(), new Scalar(255, 255, 255));
                int minLineLength = block.Width / 2;
                int maxLineGap = block.Width / 4;
                LineSegmentPoint[] lines = Cv2.HoughLinesP(block, 1, Math.PI / 180, 50, minLineLength, maxLineGap);
                foreach (LineSegmentPoint line in lines)
                {
                    Cv2.Line(lineImg, line.P1, line.P2, new Scalar(0, 0, 0), 1);
                }

                // 找垂直线
                Mat verticalImg = new Mat(block.Size(), block.Type(), new Scalar(255, 255, 255));
                Mat gray = new Mat();
                Cv2.CvtColor(block, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
                Mat edges = new Mat();
                Cv2.Canny(gray, edges, 50, 150);
                LineSegmentPoint[] verticalLines = Cv2.HoughLinesP(edges, 1, Math.PI / 180, 50, minLineLength, maxLineGap)
                    .Where(line => Math.Abs(line.P1.X - line.P2.X) < 10).ToArray();
                foreach (LineSegmentPoint line in verticalLines)
                {
                    Cv2.Line(verticalImg, line.P1, line.P2, new Scalar(0, 0, 0), 1);
                }

                // 找最佳直线边
                Point[] contour = Cv2.FindContoursAsArray(verticalImg, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple)[0];
                RotatedRect rect = Cv2.MinAreaRect(contour);
                Point2f[] vertices = Cv2.BoxPoints(rect);
                for (int i = 0; i < vertices.Length; i++)
                {
                    Cv2.Line(block, vertices[i], vertices[(i + 1) % vertices.Length], new Scalar(0, 0, 255), 2);
                }
            });

            // 显示图像
            Cv2.ImShow("Result", img);
            Cv2.WaitKey();
        }
    }
}

上述代码中，首先将原始图像分成了多个块进行并行处理，然后在每个块中使用卡尺法找直线、找垂直线和找最佳直线边。最后将处理结果进行合并并显示出来。

需要注意的是，在将图像分块时，应根据当前计算机的 CPU 核心数进行均匀分配，从而达到最优的处理效率。