在OpenCvSharp中，FindContours后需要判断轮廓的圆度，筛选出来怎样实现；

在OpenCvSharp中，找到轮廓之后，如果你想筛选出圆形或接近圆形的物体，通常会涉及到形状描述符和轮廓分析。你可以使用`Moments`属性来获取轮廓的一些统计信息，其中包括矩心`(Mm)`, 周长`(peri)`和面积`(area)`等。然后，可以计算轮廓的近似圆形度：

1. 计算重心到边界点的平均距离作为圆心偏移(`circularity`)，公式通常是 `4 * pi * area / perimeter^2`。如果结果接近1（理论上完美的圆形），则轮廓可能是圆形的。

double circularity = (4.0 * Math.PI * contourArea) / Math.Pow(perimeter, 2);

2. 另一种方法是计算最小外接圆的周长与实际轮廓周长之比（称为`arcLengthApproximationAccuracy`）。如果这个比例接近1，说明轮廓接近圆形。

Point2f[] approxPoly = new Point2f[contour.ClosestEnclosingCircle.Size];
contour.ClosestEnclosingCircle(approxPoly);
double approximationAccuracy = contour.Peri / cv.CalcCirclePerimeter(approxPoly, true);

3. 还可以尝试使用霍夫圆圈检测（HoughCircles）直接寻找圆，但这不是标准的轮廓分析部分。

如果你想要更精确的结果，可能需要结合其他算法如机器学习，尤其是对于复杂图像中可能存在的噪声或不规则形状的处理。