繪製出穿過這兩個點(10,20)和(50,30)的中心點，並與和這兩點相連的直線垂直的線。

以下為範例程式:

範例說明 本文為參考下面的文章: Image Segmentation with Distance Transform and Watershed Algorithm 這篇文章是OpenCV官方網站上的一篇教程，介紹了如何使用distanceTransform函數進行圖像分割。在這篇教程中，作者首先介紹了distanceTransform函數的基本概念和用法，然後通過一個實例演示了如何使用distanceTransform函數對圖像進行分割。 範例程式碼 以下為程式範例 distanceTransform distanceTransform函數是OpenCV中的一個函數，用於計算圖像中每個非零點到最近背景像素的距離。distanceTransform函數的第二個Mat矩陣參數dst保存了每個點與最近的零點的距離信息，圖像上越亮的點，代表了離零點的距離越遠。在這篇文章中，作者通過一個實例演示了如何使用distanceTransform函數對圖像進行分割。 在這個實例中，作者首先讀取了一張灰度圖像，然後使用threshold函數對圖像進行二值化處理。接著，作者使用distanceTransform函數計算了圖像中每個非零點到最近背景像素的距離，並將結果保存在了一個Mat矩陣中。最後，作者使用threshold函數對Mat矩陣進行二值化處理，得到了一張分割後的圖像。 需要注意的是，在使用distanceTransform函數時，需要先將圖像進行二值化處理。此外，在計算距離時，可以選擇歐氏距離、L1距離或L-infinity距離等不同的計算方式。 處理的過程圖片 其他參考資料 OpenCV C++/Obj-C: Advanced square detection

原始圖片 在寫純OpenCV的圖像辨識上，最困難的是當要找尋的目標的邊界因為模糊或相黏，而無法抓出正確的邊界的狀況 因為一般使用OpenCV做圖像辨識，我們都會需要先抓到例如說畫面中的某種色塊、再找尋某種符合某條件的形狀之類的 例如以修圖軟體而言，可能會需要先抓取膚色，然後轉換膚色的灰度階層取得面部的高低起伏，再根據灰度階層去抓取符合某種形狀的高低(如鼻子)或顏色差(如嘴巴、眼睛) 也因此，抓取正確的形狀在純粹的圖像辨識(沒有機器學習)的狀況下非常重要，而拆分相黏的形狀(如手放在臉前面)，仍然要正確的辨識目標物件，也成了圖像辨識的一大挑戰 關於這一系列的其他文章，請見: 分水嶺演算法-偵測相連區域形狀 如何檢測畫面中可能的正方形 以下為這次我們要挑戰的目標，就是將這兩個黏在一起的正方形拆分為兩個正方形 解決問題的思考方向 首先我先參考官網的分水嶺演算法介紹:Image Segmentation with Watershed Algorithm 這邊的狀況和我們的需求很類似，都是將相黏的物件拆分開來 下面是在stackoverflow裡一位大大分享的他使用分水嶺演算法的範例程式: 在這篇文章裡有幾個函數需要我們去理解: cv.distanceTransform OpenCV的distanceTransform是一個圖像處理功能，可以計算圖像中每個像素到最近的零值像素之間的歐幾里德距離。distanceTransform功能可以在圖像分割、形狀檢測、物體識別等應用中使用。 在OpenCV中，distanceTransform有三種不同的實現方式：cv2.DIST_L1、cv2.DIST_L2和cv2.DIST_C。cv2.DIST_L1使用曼哈頓距離，cv2.DIST_L2使用歐幾里德距離，而cv2.DIST_C使用切比雪夫距離。 使用distanceTransform功能需要先將圖像二值化，然後計算圖像中每個像素到最近的零值像素之間的距離。distanceTransform返回的結果是一個浮點型的圖像，每個像素值表示該像素到最近的零值像素之間的距離。 以下是distanceTransform的Python程式碼示例： 以下為對上圖做cv.distanceTransform的結果 cv.threshold…