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 先剪出找圆扇形区域图像 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 中心圆可设定请编写函数、

时间: 2023-07-10 07:07:51 浏览: 68
下面是使用OpenCvSharp编写多线程CircularCaliper找圆心函数的示例代码: ```csharp using System; using System.Collections.Concurrent; using System.Collections.Generic; using System.Threading.Tasks; using OpenCvSharp; namespace CircularCaliper { class Program { static void Main(string[] args) { // 读入输入图像 Mat inputImg = Cv2.ImRead("input.jpg", ImreadModes.GrayScale); // 找圆心 Point2f center = FindCircleCenter(inputImg, 20, 50, new Point2f(inputImg.Width / 2, inputImg.Height / 2), 0, 360, 10, 30, 0, 0, 100); // 输出结果 Console.WriteLine("Circle center: ({0}, {1})", center.X, center.Y); } static Point2f FindCircleCenter(Mat src, int minRadius, int maxRadius, Point2f center, double startAngle, double endAngle, int numCalipers, int caliperWidth, int caliperLength, int method, int threshold1, int threshold2) { // 剪出找圆扇形区域图像 Mat roi = new Mat(); Rect rect = new Rect((int)(center.X - maxRadius), (int)(center.Y - maxRadius), maxRadius * 2, maxRadius * 2); src.SubMat(rect).CopyTo(roi); // 并行计算Caliper区域 ConcurrentBag<CaliperResult> results = new ConcurrentBag<CaliperResult>(); Parallel.For(0, numCalipers, i => { double angle = startAngle + (endAngle - startAngle) / (numCalipers - 1) * i; CaliperResult result = FindCircleCenterInCaliper(roi, minRadius, maxRadius, center, angle, caliperWidth, caliperLength, method, threshold1, threshold2); results.Add(result); }); // 找到最优的圆心 Point2f bestCenter = new Point2f(center.X, center.Y); double bestScore = 0; foreach (CaliperResult result in results) { if (result.Score > bestScore) { bestCenter = result.Center; bestScore = result.Score; } } return bestCenter; } static CaliperResult FindCircleCenterInCaliper(Mat roi, int minRadius, int maxRadius, Point2f center, double angle, int caliperWidth, int caliperLength, int method, int threshold1, int threshold2) { // 计算Caliper的起始点和结束点 Point2f startPoint = new Point2f(center.X + minRadius * (float)Math.Cos(angle * Math.PI / 180), center.Y + minRadius * (float)Math.Sin(angle * Math.PI / 180)); Point2f endPoint = new Point2f(center.X + maxRadius * (float)Math.Cos(angle * Math.PI / 180), center.Y + maxRadius * (float)Math.Sin(angle * Math.PI / 180)); // 获取Caliper区域图像 Mat caliperRoi = new Mat(); double caliperLengthHalf = caliperLength / 2.0; if (Math.Abs(startPoint.X - endPoint.X) < 1e-6) { // 计算斜率不存在的情况 int caliperX = (int)startPoint.X; int caliperY1 = (int)(center.Y - caliperLengthHalf); int caliperY2 = (int)(center.Y + caliperLengthHalf); if (caliperY1 < 0) { caliperY1 = 0; caliperY2 = (int)caliperLength; } else if (caliperY2 > roi.Height - 1) { caliperY2 = roi.Height - 1; caliperY1 = (int)(roi.Height - caliperLength); } rect = new Rect(caliperX - caliperWidth / 2, caliperY1, caliperWidth, caliperY2 - caliperY1); caliperRoi = roi.SubMat(rect); } else { // 计算斜率存在的情况 double k = (endPoint.Y - startPoint.Y) / (endPoint.X - startPoint.X); double b = endPoint.Y - k * endPoint.X; double angleRad = angle * Math.PI / 180; double cosAngle = Math.Cos(angleRad); double sinAngle = Math.Sin(angleRad); Point2f[] points = new Point2f[4]; points[0] = new Point2f((float)(startPoint.X + caliperWidth / 2 * sinAngle), (float)(startPoint.Y - caliperWidth / 2 * cosAngle)); points[1] = new Point2f((float)(startPoint.X - caliperWidth / 2 * sinAngle), (float)(startPoint.Y + caliperWidth / 2 * cosAngle)); points[2] = new Point2f((float)(endPoint.X - caliperWidth / 2 * sinAngle), (float)(endPoint.Y + caliperWidth / 2 * cosAngle)); points[3] = new Point2f((float)(endPoint.X + caliperWidth / 2 * sinAngle), (float)(endPoint.Y - caliperWidth / 2 * cosAngle)); Point2f[] pointsTransformed = new Point2f[4]; for (int i = 0; i < 4; i++) { double x = (points[i].Y - b) / k; double y = k * points[i].X + b; pointsTransformed[i] = new Point2f((float)x, (float)y); } int minX = (int)Math.Min(Math.Min(Math.Min(pointsTransformed[0].X, pointsTransformed[1].X), pointsTransformed[2].X), pointsTransformed[3].X); int maxX = (int)Math.Max(Math.Max(Math.Max(pointsTransformed[0].X, pointsTransformed[1].X), pointsTransformed[2].X), pointsTransformed[3].X); int minY = (int)Math.Min(Math.Min(Math.Min(pointsTransformed[0].Y, pointsTransformed[1].Y), pointsTransformed[2].Y), pointsTransformed[3].Y); int maxY = (int)Math.Max(Math.Max(Math.Max(pointsTransformed[0].Y, pointsTransformed[1].Y), pointsTransformed[2].Y), pointsTransformed[3].Y); if (minX < 0) minX = 0; if (maxX > roi.Width - 1) maxX = roi.Width - 1; if (minY < 0) minY = 0; if (maxY > roi.Height - 1) maxY = roi.Height - 1; rect = new Rect(minX, minY, maxX - minX + 1, maxY - minY + 1); caliperRoi = roi.SubMat(rect); // 进行边缘检测 if (method == 0) { Cv2.Canny(caliperRoi, caliperRoi, threshold1, threshold2); } else if (method == 1) { Cv2.Sobel(caliperRoi, caliperRoi, MatType.CV_32F, 1, 0); Cv2.ConvertScaleAbs(caliperRoi, caliperRoi); Cv2.Threshold(caliperRoi, caliperRoi, threshold1, 255, ThresholdTypes.Binary); } } // 计算圆心 Point2f centerInCaliper = new Point2f(0, 0); double score = 0; if (caliperRoi.Rows >= caliperLength) { for (int x = 0; x < caliperRoi.Width - caliperWidth; x++) { int y1 = 0, y2 = caliperLength - 1; while (y2 < caliperRoi.Rows - 1) { // 计算Caliper区域中心 Point2f centerTemp = new Point2f(x + caliperWidth / 2.0f, (y1 + y2) / 2.0f); // 计算Caliper区域得分 double scoreTemp = 0; if (method == 0) { for (int y = y1; y <= y2; y++) { scoreTemp += caliperRoi.At<byte>(y, x); } } else if (method == 1) { for (int y = y1; y <= y2; y++) { scoreTemp += caliperRoi.At<byte>(y, x); } } if (scoreTemp > score) { centerInCaliper = centerTemp; score = scoreTemp; } // 移动Caliper区域 y1++; y2++; } } } // 计算圆心在原图中的位置 Point2f centerInSrc = new Point2f(centerInCaliper.X + rect.X, centerInCaliper.Y + rect.Y); // 返回结果 return new CaliperResult(centerInSrc, score); } class CaliperResult { public Point2f Center { get; set; } public double Score { get; set; } public CaliperResult(Point2f center, double score) { Center = center; Score = score; } } } } ``` 上述代码中,我们定义了一个 `FindCircleCenter()` 函数和一个 `FindCircleCenterInCaliper()` 函数,前者用于找到整个扇形区域的圆心,后者用于在单个Caliper区域内找到圆心。这两个函数都是多线程的,可以并行计算多个Caliper区域。 在 `FindCircleCenter()` 函数中,我们首先剪出扇形区域的图像,并对每个Caliper区域调用 `FindCircleCenterInCaliper()` 函数进行计算。计算完成后,我们选择得分最高的圆心作为整个扇形区域的圆心。 在 `FindCircleCenterInCaliper()` 函数中,我们首先计算Caliper的起始点和结束点,并获取Caliper区域的图像。如果需要进行边缘检测,则对图像进行处理。然后我们在Caliper区域内移动一个固定大小的滑动窗口,计算每个窗口的得分,并选择得分最高的窗口的中心作为圆心。最后,我们将圆心在Caliper区域中的位置转换为在原图中的位置,并返回结果。 需要说明的是,本代码仅是一个示例,实际应用中还需要根据具体情况进行调整。
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