前言

第一篇我们在电脑上搭建了opencv环境以方便我们处理图像，并且成功对图像进行了二值化和压缩操作，接下来我们的目标很简单，就是找到图像的边界、并通过边界找到赛道中线。这一篇完成后，你应该可以实现巡线操作。

一、寻找图像的边界

目前我接触过两种图像边界的寻找方法，一个是八邻域，另一个是最长白列，两种算法各有优劣。

1、八邻域

我们先来讲八邻域，八邻域算法相比于最长白列的优点就是节省算力，因为它不需要大面积地遍历图像。

这里以左边界为例，讲解一下八邻域算法是怎么运作的。

如图是左边界的一部分，仔细观察，白道到边界都会有一个很明显的跳变。那么在寻找边界时，我们着重寻找白到黑的跳变点即可。

接下来，我们从边界上选择一个像素点C，并标出了与这个像素点相邻的8个像素点。
我们所要做的就是遍历相邻的这8个像素点，并找出由白到黑的跳变点（当前相邻点为255，且下个相邻点为0）就能找到左边界的其中一个像素点。

以这张图为例，我们确定了起始像素点C，然后开始在C的相邻点中找到跳变点。我们可以看到，第0个相邻点是白（255），第1个像素点是黑（0），正好满足从白到黑要求，那么我们认为，第0个相邻点是边界的一部分。
注意：第4个相邻点到第5个相邻点是从黑到白，并不符合我之前定义的从白到黑的跳变点，所以将会舍去。

接下来该怎么办？

我们已经搜索到了第0个像素点是边界的一部分，接下来，我们就可以选择第0个像素点为起始像素点C，然后重复执行上述操作，即可找出完整的左边界。