卡尺工具：尺寸测量、直线拟合与圆拟合
卡尺工具在工业检测里挺常见的，尤其是自动化尺寸测量的时候。比如检测零件边缘的直线度或者
圆孔的直径，这时候就得靠算法从图像里把实际尺寸抠出来。不过别以为这玩意儿简单——图像里的噪点、
光照变化分分钟能让测量结果飘到姥姥家。
先说怎么找边缘点。假设咱们用OpenCV处理一张零件图，先灰度化再Canny边缘检测，边缘点坐标就
出来了。但这时候的点可能是散的，得用卡尺工具沿着特定方向做搜索。比如下面这段代码模拟垂直方向
上的卡尺扫描：
```python
import cv2
import numpy as np
def ruler_scan(img, roi_width=100, step=5):
height, width = img.shape
points = []
for y in range(0, height, step):
roi = img[y:y+1, width//2 - roi_width//2 : width//2 + roi_width//2]
max_val = np.max(roi)
if max_val > 128: # 简单阈值判断
x_pos = np.argmax(roi) + (width//2 - roi_width//2)
points.append((x_pos, y))
return np.array(points)
```
这法子虽然糙，但胜在速度快。实际工业场景里可能会用亚像素边缘检测，把精度提到0.1像素级别
。
拿到边缘点之后，直线拟合就该上场了。最基础的当属最小二乘法：
```python
def fit_line(points):
x = points[:,0]
y = points[:,1]
A = np.vstack([x, np.ones(len(x))]).T
k, b = np.linalg.lstsq(A, y, rcond=None)[0]
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