用python写一个代码,要求先定义一个将输入图像转换为二值图并进行边缘拟合,然后按行扫描边缘二值图像,将左右的边缘点记录下来并计算两者之间的中点位置并将中点存储下来的函数,然后定义一个利用中点拟合曲线,要求曲线的起始点和终点是中点的起始点和终点,并将曲线在原图上显示的函数

时间: 2024-02-01 22:12:54 浏览: 21
以下是一个简单的实现,使用了OpenCV库: ```python import cv2 import numpy as np def edge_detection(img): # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化图像 _, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(thresh, 50, 150) # 边缘拟合 contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) return contours[0] def find_midpoint(contour): # 按行扫描边缘二值图像 left_points = [] right_points = [] for y in range(img.shape[0]): left = None right = None for x in range(img.shape[1]): if cv2.pointPolygonTest(contour, (x, y), False) >= 0: if left is None: left = x elif x < left: left = x if right is None: right = x elif x > right: right = x if left is not None and right is not None: # 计算两者之间的中点位置 midpoint = int((left + right) / 2) left_points.append((midpoint, y)) right_points.append((midpoint, y)) return left_points, right_points def fit_curve(left_points, right_points): # 利用中点拟合曲线 points = np.vstack((left_points, right_points[::-1])) return cv2.fitLine(points, cv2.DIST_L2, 0, 0.01, 0.01) def draw_curve(img, line): # 在原图上显示曲线 vx, vy, x0, y0 = line lefty = int((-x0*vy/vx) + y0) righty = int(((img.shape[1]-x0)*vy/vx)+y0) cv2.line(img, (img.shape[1]-1, righty), (0, lefty), (0, 255, 0), 2) # 测试 img = cv2.imread('test.jpg') contour = edge_detection(img) left_points, right_points = find_midpoint(contour) line = fit_curve(left_points, right_points) draw_curve(img, line) cv2.imshow('result', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 其中,`edge_detection`函数将输入图像转换为二值图并进行边缘拟合,返回拟合后的边缘轮廓;`find_midpoint`函数按行扫描边缘二值图像,将左右的边缘点记录下来并计算两者之间的中点位置并将中点存储下来,返回左右边缘点坐标;`fit_curve`函数利用中点拟合曲线,返回拟合后的直线参数;`draw_curve`函数将拟合曲线在原图上显示。

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