opencv仿vision pro卡尺工具C++

首先，你需要安装OpenCV库，并且熟悉OpenCV的基本操作。然后，你可以按照以下步骤实现一个仿VisionPro卡尺工具：

1. 读取图像并进行预处理，例如灰度化、高斯滤波等。

2. 设定卡尺的起点和终点，可以使用鼠标交互或者手动输入坐标。

3. 在卡尺区域内进行边缘检测，例如使用Canny算法。

4. 对卡尺区域内的边缘进行直线拟合，例如使用Hough变换。

5. 计算拟合直线的长度、角度等信息，并将其显示在图像上。

6. 可以将卡尺工具封装成一个函数或类，方便在其他程序中调用。

以下是一个简单的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

void measureLine(Mat img, Point2f start, Point2f end)
{
    // 预处理图像
    Mat gray;
    cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    GaussianBlur(gray, gray, Size(5, 5), 0);

    // 设定卡尺区域
    LineIterator it(gray, start, end, 8);

    // 边缘检测
    vector<Point> points;
    for (int i = 0; i < it.count; i++, ++it)
    {
        Point pt = it.pos();
        points.push_back(pt);
    }
    Mat edge = Mat::zeros(gray.size(), CV_8UC1);
    polylines(edge, points, false, Scalar(255), 1, LINE_AA);

    // 直线拟合
    vector<Vec4i> lines;
    HoughLinesP(edge, lines, 1, CV_PI / 180, 30, 30, 10);
    if (lines.size() == 0)
    {
        cout << "No line detected." << endl;
        return;
    }

    // 显示结果
    Vec4i line = lines[0];
    float length = norm(Point2f(line[0], line[1]) - Point2f(line[2], line[3]));
    float angle = atan2(line[3] - line[1], line[2] - line[0]) * 180 / CV_PI;
    line(img, Point(line[0], line[1]), Point(line[2], line[3]), Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
    putText(img, format("Length: %.2f px", length), Point(10, 30), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, Scalar(0, 0, 255), 2);
    putText(img, format("Angle: %.2f deg", angle), Point(10, 60), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, Scalar(0, 0, 255), 2);
    imshow("Result", img);
    waitKey(0);
}

int main()
{
    Mat img = imread("test.jpg");
    Point2f start(100, 100), end(400, 400);
    measureLine(img, start, end);
    return 0;
}

在以上示例代码中，我们通过调用 `measureLine` 函数来实现卡尺测量。首先，我们对输入图像进行预处理，然后根据起点和终点设定卡尺区域，对卡尺区域内的边缘进行检测，接着对边缘进行直线拟合，最后计算拟合直线的长度和角度，并在图像上显示。