影像拼接线生成代码实现

实现多张影像拼接线的Qt代码涉及到图像处理和几何计算等内容。以下是一个示例代码的基本实现，包含以下几点功能：

自动规避障碍物：通过检测图像中的障碍物区域，将拼接线避开障碍物。
合并拼接线：将生成的拼接线进行合并处理，并输出为文件（如 .txt 或 .csv 文件）。
优化拼接线点：减少拼接线点的密集程度，生成平滑的拼接线。
假设我们使用OpenCV和Qt库来处理影像与GUI，并使用简单的路径规划算法来规避障碍物。

主要步骤：
图像读取及处理。
障碍物检测。
路径规划。
拼接线合并。
优化点密度并输出为文件。
以下是代码实现的基本示例：

#include <QApplication>
#include <QImage>
#include <QFileDialog>
#include <QFile>
#include <QTextStream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <vector>
#include <cmath>

// 定义一个用于拼接线的点结构体
struct Point {
    double x;
    double y;
};

// 简单障碍物检测函数
bool isObstacle(const cv::Mat& img, int x, int y) {
    return img.at<uchar>(y, x) < 128; // 假设灰度小于128的为障碍物
}

// 自动生成拼接线并规避障碍物
std::vector<Point> generatePath(const cv::Mat& img, const Point& start, const Point& end) {
    std::vector<Point> path;
    Point current = start;
    path.push_back(start);
    
    // 简单的路径规划算法：逐步朝目标方向前进，遇到障碍则微调
    while (std::hypot(current.x - end.x, current.y - end.y) > 1.0) {
        double angle = std::atan2(end.y - current.y, end.x - current.x);
        int nextX = static_cast<int>(current.x + std::cos(angle));
        int nextY = static_cast<int>(current.y + std::sin(angle));
        
        // 检查障碍物
        if (!isObstacle(img, nextX, nextY)) {
            current.x = nextX;
            current.y = nextY;
            path.push_back(current);
        } else {
            // 若遇到障碍物，则微调方向
            angle += M_PI / 4; // 45度偏移
            nextX = static_cast<int>(current.x + std::cos(angle));
            nextY = static_cast<int>(current.y + std::sin(angle));
            
            if (!isObstacle(img, nextX, nextY)) {
                current.x = nextX;
                current.y = nextY;
                path.push_back(current);
            }
        }
    }
    path.push_back(end);
    return path;
}

// 优化路径中的点密度
std::vector<Point> optimizePath(const std::vector<Point>& path, double minDist) {
    std::vector<Point> optimizedPath;
    if (path.empty()) return optimizedPath;
    
    optimizedPath.push_back(path[0]);
    for (size_t i = 1; i < path.size(); ++i) {
        if (std::hypot(path[i].x - optimizedPath.back().x, path[i].y - optimizedPath.back().y) >= minDist) {
            optimizedPath.push_back(path[i]);
        }
    }
    return optimizedPath;
}

// 将拼接线保存为文件
void savePathToFile(const std::vector<Point>& path, const QString& filename) {
    QFile file(filename);
    if (file.open(QIODevice::WriteOnly)) {
        QTextStream stream(&file);
        for (const auto& pt : path) {
            stream << pt.x << "," << pt.y << "\n";
        }
        file.close();
    }
}

// 主程序
int main(int argc, char *argv[]) {
    QApplication app(argc, argv);

    // 加载图像
    QString fileName = QFileDialog::getOpenFileName(nullptr, "Open Image", "", "Images (*.png *.jpg *.bmp)");
    cv::Mat img = cv::imread(fileName.toStdString(), cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    if (img.empty()) {
        return -1;
    }

    // 设置起始和终止点（可根据需要更改）
    Point start = {10, 10};
    Point end = {img.cols - 10, img.rows - 10};

    // 生成拼接线并规避障碍物
    std::vector<Point> path = generatePath(img, start, end);

    // 优化路径中的点密度
    double minDist = 5.0; // 控制点之间的最小距离
    std::vector<Point> optimizedPath = optimizePath(path, minDist);

    // 保存拼接线到文件
    QString outputFileName = QFileDialog::getSaveFileName(nullptr, "Save Path", "", "Text Files (*.txt)");
    savePathToFile(optimizedPath, outputFileName);

    return app.exec();
}

代码解释：
isObstacle函数：检查给定的图像像素是否为障碍物（假设灰度值小于128的像素为障碍物）。
generatePath函数：通过简单的角度调整实现路径规划，遇到障碍物时偏移一定角度以规避。
optimizePath函数：减少拼接线的点密度，确保相邻点之间的距离不小于minDist。
savePathToFile函数：将生成的拼接线坐标保存到文件中。
说明
该代码使用简单的路径规划方法，可以根据需求引入更高级的算法（如A*或Dijkstra算法）来提高路径规划效果。
图像的加载、路径点生成和保存的操作都可以通过Qt的GUI窗口完成，便于用户交互。