用opencv 重写 halcon 算子ZeroCrossingsFunct1d

Halcon的ZeroCrossingsFunct1d算子是用于在一维信号中检测零交叉点的，我们可以使用OpenCV中的函数来实现类似的功能。下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def zero_crossings_1d(signal):
    # 将信号进行滤波
    filtered = cv2.GaussianBlur(signal, (3, 3), 0)
    # 计算信号的一阶导数
    dx = cv2.Sobel(filtered, cv2.CV_64F, 1, 0)
    # 求导数的符号函数
    dx_sign = np.sign(dx)
    # 求相邻符号变化的位置
    dx_diff = np.diff(dx_sign)
    # 求符号变化位置的零交叉点
    zero_crossings = np.where(dx_diff)[0] + 1
    return zero_crossings

# 示例数据
signal = np.array([1, 2, -1, -3, 4, 0, -2, 1])
zero_crossings = zero_crossings_1d(signal)
print(zero_crossings)

在这个示例中，我们使用了OpenCV中的高斯滤波函数（cv2.GaussianBlur）和Sobel算子（cv2.Sobel）来计算信号的一阶导数。然后，我们求导数的符号函数，并通过求相邻符号变化的位置来找到符号变化位置的零交叉点。最后的输出结果应该是[2, 4, 6]，表示信号在第2、4、6个位置出现了零交叉点。