未提供与“Cv2.FindNonZero(InputArray, OutputArray)”的必需形参“idx”请对下程序进行优化 OpenCvSharp. Point[] points = Cv2.FindNonZero(roiImageCanny).Select(p => new Point(p.X + center.X - radius - partWidth, p.Y + center.Y - radius - partWidth)).ToArray();

根据您提供的代码，需要为`Cv2.FindNonZero`函数提供一个名为`idx`的必需参数。`idx`参数用于存储非零像素的索引。您可以将其声明为一个整数数组，并将其传递给函数：

int[] idx;
Point[] points = Cv2.FindNonZero(roiImageCanny, out idx)
    .Select(p => new Point(p.X + center.X - radius - partWidth, p.Y + center.Y - radius - partWidth))
    .ToArray();

这里，我们声明了一个名为`idx`的整数数组，并通过`out`关键字将其传递给`Cv2.FindNonZero`函数。函数将非零像素的索引存储在该数组中，而点数组则通过`Select`方法进行了计算。最后，使用`ToArray`方法将点序列转换为数组。

相关问题

OpenCvSharp public static void FindNonZero(InputArray src, OutputArray idx); 的定义，如何实现以下调用 OpenCvSharp. Point[] points = Cv2.FindNonZero(roiImageCanny).Select(p => new Point(p.X + center.X - radius - partWidth, p.Y + center.Y - radius - partWidth)).ToArray();

函数`FindNonZero(InputArray src, OutputArray idx)`的作用是找到输入数组中非零元素的索引。其中，`src`是输入的图像数组，`idx`是输出的非零元素索引。

在你的代码中，`Cv2.FindNonZero(roiImageCanny)`返回的结果是一个`Mat`类型的输出数组`idx`，它包含了所有非零元素的索引。接着，通过`Select`方法将每个索引点转换为`Point`类型，并且将每个点的坐标进行偏移，最后使用`ToArray`方法将结果转换为一个`Point`类型的数组。

具体实现代码如下：

Mat idx = new Mat();
Cv2.FindNonZero(roiImageCanny, idx);
Point[] points = idx.ToPointArray().Select(p => new Point(p.X + center.X - radius - partWidth, p.Y + center.Y - radius - partWidth)).ToArray();

其中，`idx.ToPointArray()`将`Mat`类型的输出数组转化为`Point`类型的数组。最后，`points`即为处理后的结果。

opencvsharp4.5中void FitLine(InputArray points, OutputArray line, DistanceTypes distType, double param, double reps, double aeps);方法 优化下方法 // 对轮廓进行多边形逼近并拟合直线 Point2f[] approxCurve = Cv2.ApproxPolyDP(pointcv, 3, true); Vec4f lineParams; Cv2.FitLine(approxCurve, out lineParams, DistanceTypes.L2, 0, 0.01, 0.01);

对于 `Cv2.FitLine()` 方法进行优化的方式有很多，以下是一些可以尝试的优化方法：

1. 多边形逼近的精度调整

在代码中，`Cv2.ApproxPolyDP()` 方法的第二个参数是多边形逼近的精度，即 $\epsilon$ 值。可以根据实际情况调整该值，以达到更好的拟合效果。

2. 距离度量方式调整

`Cv2.FitLine()` 方法的第三个参数是距离度量方式，可以尝试使用其他的距离度量方式，如 `DistanceTypes.L1` 或 `DistanceTypes.LInf`，以适应不同的场景。

3. 参数调整

`Cv2.FitLine()` 方法的第四个和第五个参数是算法的参数，可以根据实际情况进行调整，以达到更好的拟合效果。例如，可以适当增大 `param` 的值，以增加算法的迭代次数，提高拟合的精度。

4. 并行计算

`Cv2.FitLine()` 方法是一个计算密集型的操作，可以尝试使用并行计算来加速处理。例如，可以使用 `Parallel.ForEach()` 方法对轮廓进行处理，以提高处理速度。

综上所述，可以尝试如下优化方法：

using OpenCvSharp;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;

// 对轮廓进行多边形逼近并拟合直线
Point2f[] approxCurve = Cv2.ApproxPolyDP(pointcv, 3, true);

// 调整参数
double param = 0.1;
double reps = 0.01;
double aeps = 0.01;

// 调整距离度量方式
DistanceTypes distType = DistanceTypes.L1;

// 并行处理
Vec4f lineParams = new Vec4f();
List<Vec4f> lineParamsList = new List<Vec4f>();
Parallel.ForEach(approxCurve, point =>
{
    Vec4f lp = new Vec4f();
    Cv2.FitLine(new[] { point }, lp, distType, 0, reps, aeps);
    lineParamsList.Add(lp);
});

// 计算平均值
foreach (Vec4f lp in lineParamsList)
{
    lineParams += lp;
}
lineParams /= lineParamsList.Count;

这里使用了 `List<Vec4f>` 来存储每个点的拟合直线参数，然后使用 `Parallel.ForEach()` 方法对每个点进行处理，最后计算平均值得到拟合直线的参数。使用并行计算可以加速处理，提高程序的性能。