在C++中使用OpenCV进行亚像素级别的边缘检测，可以参考以下示例代码：
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main() {
// 读取图像
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", 0);
// 边缘检测
cv::Mat edges;
cv::Canny(image, edges, 100, 200);
// 寻找轮廓
std::vector<std::vector<cv::Point>> contours;
cv::findContours(edges, contours, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// 进行亚像素级别的边缘检测
cv::Mat subpixel_edges = edges.clone();
for (const auto& contour : contours) {
double epsilon = 0.01 * cv::arcLength(contour, true);
std::vector<cv::Point> approx;
cv::approxPolyDP(contour, approx, epsilon, true);
std::vector<std::vector<cv::Point>> approx_contours = { approx };
cv::drawContours(subpixel_edges, approx_contours, -1, 255);
}
// 显示结果
cv::imshow("Original Image", image);
cv::imshow("Edges", edges);
cv:imshow("Subpixel Edges", subpixel_edges);
// 等待按键退出
cv:waitKey(0);
return 0;
}
这个示例与之前Python版本的示例类似，主要是将相应的函数调用转换为C++的形式。包含了读取图像、边缘检测、寻找轮廓以及亚像素级别的边缘检测。最后使用imshow()函数显示结果，并使用waitKey()等待按键退出。
确保已经安装了OpenCV库并正确配置编译环境，然后将代码保存为.cpp文件，并在编译时链接相应的OpenCV库。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
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