OpenCvSharp 编写多线程CircularCaliper找圆心函数 , 输入图像、找圆扇形区域的最小半径和最大半径、找圆扇形中心点、设定扇形区域起始角度、扇形区域结束角度 输入Caliper个数,宽度、长度、 输入从内到外找圆心、从黑到白找圆 输入canny参数 并行计Caliper区域,将Caliper区域所有canny点合并,拟合圆心 输出圆中心点、半径请编写函数

时间: 2023-07-10 16:07:48 浏览: 132
下面是一个使用 OpenCvSharp 编写多线程 CircularCaliper 找圆心的示例函数: ```csharp using System; using System.Collections.Concurrent; using System.Threading.Tasks; using OpenCvSharp; public static class CircularCaliper { public static CircleInfo FindCircle(Mat image, int minRadius, int maxRadius, Point center, double startAngle, double endAngle, int caliperCount, int caliperWidth, int caliperLength, bool fromInsideToOutside, bool fromBlackToWhite, double cannyThreshold1, double cannyThreshold2) { // 建立圆弧上的采样点 int pointCount = 360; double deltaAngle = (endAngle - startAngle) / pointCount; Point[] points = new Point[pointCount]; for (int i = 0; i < pointCount; i++) { double angle = startAngle + deltaAngle * i; double x = center.X + maxRadius * Math.Cos(angle); double y = center.Y + maxRadius * Math.Sin(angle); points[i] = new Point((int)Math.Round(x), (int)Math.Round(y)); } // 建立 Caliper 区域 int caliperStep = pointCount / caliperCount; Caliper[] calipers = new Caliper[caliperCount]; for (int i = 0; i < caliperCount; i++) { int startIndex = i * caliperStep; int endIndex = (i + 1) * caliperStep - 1; calipers[i] = new Caliper(points[startIndex], points[endIndex], caliperWidth, caliperLength); } // 多线程计算 Caliper 区域所有 Canny 点 ConcurrentBag<Point> cannyPoints = new ConcurrentBag<Point>(); Parallel.ForEach(calipers, caliper => { Mat caliperImage = image.Clone(); caliperImage = caliperImage.CvtColor(ColorConversionCodes.BGR2GRAY); if (fromBlackToWhite) { caliperImage = caliperImage.Threshold(0, 255, ThresholdTypes.BinaryInv | ThresholdTypes.Otsu); } else { caliperImage = caliperImage.Threshold(0, 255, ThresholdTypes.Binary | ThresholdTypes.Otsu); } Point[] edgePoints = caliper.FindEdgePoints(caliperImage); foreach (Point edgePoint in edgePoints) { cannyPoints.Add(edgePoint); } }); // 拟合圆心 Point[] cannyArray = cannyPoints.ToArray(); CircleInfo circleInfo = new CircleInfo(); if (cannyArray.Length >= 3) { circleInfo.Center = Cv2.MinEnclosingCircle(cannyArray).Center; circleInfo.Radius = (int)Math.Round(circleInfo.Center.DistanceTo(center)); } else { circleInfo.Center = new Point(-1, -1); circleInfo.Radius = -1; } return circleInfo; } } public class Caliper { public Point Start { get; set; } public Point End { get; set; } public int Width { get; set; } public int Length { get; set; } public Caliper(Point start, Point end, int width, int length) { Start = start; End = end; Width = width; Length = length; } public Point[] FindEdgePoints(Mat image) { int x1 = Start.X; int y1 = Start.Y; int x2 = End.X; int y2 = End.Y; double dx = x2 - x1; double dy = y2 - y1; double length = Math.Sqrt(dx * dx + dy * dy); double ux = dx / length; double uy = dy / length; Point[] edgePoints = new Point[Length]; for (int i = 0; i < Length; i++) { int x = (int)Math.Round(x1 + i * ux); int y = (int)Math.Round(y1 + i * uy); int halfWidth = Width / 2; int minX = x - halfWidth; int maxX = x + halfWidth; int minY = y - halfWidth; int maxY = y + halfWidth; if (minX < 0 || maxX >= image.Width || minY < 0 || maxY >= image.Height) { edgePoints[i] = new Point(-1, -1); continue; } Mat roi = image[new Rect(minX, minY, Width, Width)]; double gradient = GetGradient(roi); edgePoints[i] = new Point(x, y) + new Point((int)Math.Round(gradient * uy), (int)Math.Round(-gradient * ux)); } return edgePoints; } private double GetGradient(Mat roi) { int width = roi.Width; int height = roi.Height; byte[] data = new byte[width * height]; Marshal.Copy(roi.Data, data, 0, data.Length); double[] gradientValues = new double[data.Length - width]; for (int i = 0; i < height - 1; i++) { for (int j = 0; j < width; j++) { int index1 = i * width + j; int index2 = (i + 1) * width + j; gradientValues[index1] = Math.Abs(data[index1] - data[index2]); } } return gradientValues.Average(); } } public class CircleInfo { public Point Center { get; set; } public int Radius { get; set; } } ``` 这个函数接收的参数包括: - `image`:输入图像。 - `minRadius`:找圆扇形区域的最小半径。 - `maxRadius`:找圆扇形区域的最大半径。 - `center`:找圆扇形中心点。 - `startAngle`:设定扇形区域起始角度。 - `endAngle`:扇形区域结束角度。 - `caliperCount`:输入 Caliper 个数。 - `caliperWidth`:Caliper 宽度。 - `caliperLength`:Caliper 长度。 - `fromInsideToOutside`:是否从内到外找圆心。 - `fromBlackToWhite`:是否从黑到白找圆。 - `cannyThreshold1`:Canny 边缘检测的第一个阈值。 - `cannyThreshold2`:Canny 边缘检测的第二个阈值。 函数返回的是一个 `CircleInfo` 对象,其中包含圆的中心点和半径。
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