hyperledger caliper

时间: 2023-06-05 21:47:18 浏览: 47
Hyperledger Caliper是一个开源的区块链性能测试工具，旨在帮助开发人员和企业评估不同区块链平台的性能和可扩展性。它支持多种区块链平台，包括Hyperledger Fabric、Ethereum、Sawtooth和Iroha等。Caliper提供了一组可配置的性能指标，包括吞吐量、延迟、资源利用率等，可以帮助用户评估不同区块链平台的性能表现，并优化其应用程序的性能。
相关问题

caliper fabric2.5

Caliper是一个开源性能基准测试工具，它可以用于测试不同类型的分布式账本平台（如Fabric、Ethereum等）。Caliper支持多语言，包括Java、JavaScript、Go等，可以模拟多种操作场景，并提供详细的性能指标和报告。 Fabric 2.5是Hyperledger Fabric的一个版本，它是一个开源的企业级分布式账本平台，旨在为企业应用程序提供高度可信、高度灵活的解决方案。Fabric使用智能合约来实现应用程序逻辑，同时提供丰富的权限管理和隐私保护机制。 因此，使用Caliper对Fabric 2.5进行性能基准测试可以帮助开发人员和企业用户了解其性能和可扩展性，以便更好地优化和部署其应用程序。

fabric caliper

Fabric caliper是一种用于测量织物厚度的工具。它通常由两个可调节的夹具和一个刻度尺组成。使用时，将被测织物夹在两个夹具之间，然后通过调节夹具的宽度来确定织物的厚度。 fabric caliper有许多应用领域。在纺织工业中，它常常用于测量织物的厚度，以确保织物的质量符合预期。它还可以用来检测织物是否存在厚度不均匀的问题，这对于织物生产过程中的质量控制非常重要。 此外，fabric caliper也被广泛应用于设计和制作服装的过程中。设计师和裁缝师可以使用它来测量不同面料的厚度，以确保选择合适的织物进行裁剪和缝制。这对于制作合身的服装非常重要，因为不同面料的厚度差异可能会影响服装的质感和舒适度。 fabric caliper还可以在纺织品研究和开发中发挥作用。科学家和研究人员可以使用它来测量新型织物的厚度和性能，以评估其适用性和优点。这对于开发创新的纺织品材料和应用具有重要意义。 总之，fabric caliper是一种非常有用的工具，可以用于测量织物的厚度，并在纺织工业、服装设计和纺织品研究等领域发挥重要作用。它在确保织物质量和制作高品质服装方面具有不可替代的作用。

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fabric2.5怎么使用caliper测试

可以按照以下步骤使用Caliper测试Fabric 2.5： 1. 安装Caliper 可以通过npm安装Caliper，命令如下： npm install -g @hyperledger/caliper-cli 2. 下载Fabric 2.5示例文件 可以从Fabric官方GitHub仓库下载Fabric 2.5示例文件。下载后，进入fabric-samples/test-network目录。 3. 启动Fabric测试网络 在test-network目录下，运行以下命令启动测试网络： ./network.sh up createChannel -ca -s couchdb 该命令会启动Fabric测试网络，并创建一个名为mychannel的通道。 4. 安装链码 在test-network目录下，运行以下命令安装链码： ./network.sh deployCC -ccn basic -ccp ../asset-transfer-basic/chaincode-javascript/ -ccl javascript 该命令会将asset-transfer-basic目录下的JavaScript链码部署到测试网络中。 5. 运行Caliper测试 在test-network目录下，运行以下命令运行Caliper测试： caliper launch master --caliper-workspace . --caliper-benchconfig benchmark.yaml --caliper-networkconfig network.yaml 其中，benchmark.yaml是测试配置文件，network.yaml是Fabric测试网络配置文件。运行测试后，可以在Caliper工作区查看测试结果。 以上就是使用Caliper测试Fabric 2.5的步骤。

ni视觉助手2019 caliper使用介绍

### 回答1： Ni视觉助手2019 caliper是一款功能强大的计算工具，主要用于测量物体的尺寸和距离。它采用了先进的视觉识别技术，可以对物体进行精确的测量，以满足用户在工程、制造等领域的需求。 使用该助手的第一步是打开软件界面，并将摄像头对准待测物体。随后，用户需要在软件界面上选择适合测量的方法和单位，例如长度、宽度、直径等。接下来，用户可以使用鼠标在屏幕上点击或拖动来选择需要测量的区域或线段。 在选择完区域或线段后，Ni视觉助手将自动测量所选区域的尺寸，并在软件界面上显示结果。同时，它还提供了一些额外的功能，如测量不规则形状的边界长度、计算两点之间的距离等。 此外，该助手还具备数据管理的能力，可以保存和导出测量结果，以便用户后续使用或分享。用户可以将结果保存为图片或Excel等常见格式，并可以进行自定义的数据分析和处理。 总之，Ni视觉助手2019 caliper是一款功能丰富的视觉助手软件，可以帮助用户快速、准确地测量物体的尺寸和距离。它的易用性和灵活性使其成为工程、制造等领域的重要工具，能够提高工作效率和精度。 ### 回答2： Ni视觉助手2019是一款功能强大的图像处理软件，提供了丰富的视觉算法和工具，其中之一就是Caliper（游标）工具，以下是Ni视觉助手2019 Caliper使用介绍。 Caliper工具是一种测量工具，用于测量图像中物体的尺寸或距离。使用Caliper工具，可以非常方便地测量物体的宽度、长度、角度等参数。 使用Caliper工具的步骤如下： 1. 打开Ni视觉助手2019软件并加载图像。 2. 在工具栏中选择Caliper工具。 3. 在图像中点击并拖动鼠标，创建一个Caliper测量线。 4. 调整Caliper测量线的位置和角度，确保它与需要测量的物体相切或平行。 5. 在工具栏中选择测量工具，比如直线或角度测量工具。 6. 将测量工具的两个端点拖动到Caliper测量线上，完成测量。 7. 根据需要，可以将测量结果显示在图像上，便于后续的处理或分析。 Caliper工具除了基本的测量功能外，还具有一些高级功能。例如，可以设置测量线的颜色和样式，以增强可视化效果；还可以通过在图像中设置多个Caliper测量线，实现同时测量多个物体的功能。 总的来说，Ni视觉助手2019的Caliper工具是一个简单实用的图像测量工具，能够帮助用户快速准确地测量图像中物体的尺寸和距离，广泛应用于工业制造、生物医学等领域。 ### 回答3： ni视觉助手2019 caliper是一款强大的视觉测量工具，它可以在工业生产中帮助我们快速、准确地测量物体的尺寸和位置。下面是它的使用介绍。 首先，我们需要安装ni视觉助手2019 caliper软件并将相机与计算机连接。安装完成后，打开软件，选择相机设备并进行初始化。 接下来，我们需要在软件中定义测量区域。通过选取感兴趣的区域来指定我们想要测量的物体。选择好区域后，我们可以调整测量的参数，如光照、对比度等，以确保测量的准确性和稳定性。 在设置好测量区域后，我们可以进入测量模式。点击相机图像上的测量按钮，软件将自动识别我们定义的区域，并给出测量结果。我们可以通过鼠标点击或拖动来实时查看多个测量结果。 此外，ni视觉助手2019 caliper还提供了一些增强功能，以满足不同的测量需求。我们可以通过配置参数来实现自动触发测量、结果输出和数据保存等功能。 最后，当我们完成测量后，我们可以将测量结果保存为文件或以其他形式输出，以便后续分析和处理。 总结来说，ni视觉助手2019 caliper是一款功能强大、操作简便的视觉测量工具。它可以帮助我们在工业生产中快速、准确地测量物体的尺寸和位置，提高生产效率。

caliper 基准测试配置文件参数解析

Caliper是一个基准测试框架，主要用于评估和比较不同区块链平台的性能。配置文件是测试过程中的一个重要组成部分，对于Caliper来说也是如此。配置文件包含了测试所需的参数和选项，能够使测试的过程更加精确和可控。 Caliper的配置文件主要有以下几个部分： 1. Network：这个部分定义了要测试的网络的属性，如节点数量、拓扑结构、网络协议等等。 2. Clients：这个部分定义了要进行负载测试的客户端的属性，如运行节点的IP地址、端口号、容器名称等等。 3. Workload：这个部分定义了要进行的负载类型，如交易量，读取操作和写入操作的比例等等。 4. Benchmarks：这个部分定义了要使用的基准测试程序和要使用的部署脚本，以便进行测试。 5. Blockchain：这个部分定义了要使用的区块链平台的属性，如区块链类型、版本号，还有要使用的智能合约等等。 在配置文件中，可以使用参数和选项对这些部分进行配置和定义。例如，可以使用“txNumber”参数来设置要发送的交易数量，使用“requestTimeout”选项来设置允许的请求超时时间。还可以使用“queryLoad”选项来设置读取操作的负载。 总之，在配置文件中对这些参数和选项进行适当配置，可以使测试更加精确和可控，提高测试结果的可靠性和可重复性。

caliper测试写入一直提示连接peer超时

Caliper测试在运行时需要连接到区块链网络中的Peer节点。如果您的测试一直提示连接Peer超时，可能是以下原因之一： 1. Peer节点未启动或未正确配置 - 请确保Peer节点已经启动并且已正确配置。您可以通过尝试手动连接到Peer节点来验证其状态。 2. 网络延迟 - 如果您的网络延迟很高，则连接到Peer节点可能会花费更长的时间。请尝试等待一段时间或尝试使用更稳定的网络连接。 3. Caliper配置错误 - 请确保您的Caliper配置文件正确设置了Peer节点的URL和端口。您可以尝试使用其他配置文件或手动更改配置文件以解决问题。 如果以上方法都无法解决问题，请尝试联系区块链网络管理员或Caliper开发者以获取更多帮助。

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

下面是一个使用OpenCvSharp编写多线程CircularCaliper找圆心函数的示例代码： csharp using System; using System.Collections.Generic; using System.Threading.Tasks; using OpenCvSharp; public class CircularCaliperFinder { private readonly Mat _image; private readonly int _minRadius; private readonly int _maxRadius; private readonly Point2f _center; private readonly double _startAngle; private readonly double _endAngle; private readonly int _caliperCount; private readonly int _caliperWidth; private readonly int _caliperLength; private readonly bool _innerToOuter; private readonly bool _blackToWhite; private readonly double _cannyThreshold1; private readonly double _cannyThreshold2; public CircularCaliperFinder(Mat image, int minRadius, int maxRadius, Point2f center, double startAngle, double endAngle, int caliperCount, int caliperWidth, int caliperLength, bool innerToOuter, bool blackToWhite, double cannyThreshold1, double cannyThreshold2) { _image = image; _minRadius = minRadius; _maxRadius = maxRadius; _center = center; _startAngle = startAngle; _endAngle = endAngle; _caliperCount = caliperCount; _caliperWidth = caliperWidth; _caliperLength = caliperLength; _innerToOuter = innerToOuter; _blackToWhite = blackToWhite; _cannyThreshold1 = cannyThreshold1; _cannyThreshold2 = cannyThreshold2; } public (Point2f center, float radius) FindCircleCenter() { var caliperList = GetCaliperList(); var cannyPoints = GetCannyPoints(caliperList); var circle = Cv2.MinEnclosingCircle(cannyPoints); return (circle.Center, circle.Radius); } private List<Caliper> GetCaliperList() { var caliperList = new List<Caliper>(); var angleStep = (_endAngle - _startAngle) / (_caliperCount - 1); for (var i = 0; i < _caliperCount; i++) { var angle = _startAngle + i * angleStep; var caliper = new Caliper(_image, _center, angle, _minRadius, _maxRadius, _caliperWidth, _caliperLength, _innerToOuter); caliperList.Add(caliper); } Parallel.ForEach(caliperList, caliper => caliper.FindEdge(_blackToWhite)); return caliperList; } private static Vec2i[] GetCannyPoints(IEnumerable<Caliper> caliperList) { var pointList = new List<Vec2i>(); foreach (var caliper in caliperList) { pointList.AddRange(caliper.CannyPoints); } return pointList.ToArray(); } } public class Caliper { private readonly Mat _image; private readonly Point2f _center; private readonly double _angle; private readonly int _minRadius; private readonly int _maxRadius; private readonly int _width; private readonly int _length; private readonly bool _innerToOuter; public Caliper(Mat image, Point2f center, double angle, int minRadius, int maxRadius, int width, int length, bool innerToOuter) { _image = image; _center = center; _angle = angle; _minRadius = minRadius; _maxRadius = maxRadius; _width = width; _length = length; _innerToOuter = innerToOuter; } public Vec2i[] CannyPoints { get; private set; } public void FindEdge(bool blackToWhite) { var radius = _minRadius; var direction = _innerToOuter ? -1 : 1; while (radius <= _maxRadius) { var p1 = new Point((int)(_center.X + radius * Math.Cos(_angle)), (int)(_center.Y + radius * Math.Sin(_angle))); var p2 = new Point((int)(_center.X + (radius + _length) * Math.Cos(_angle)), (int)(_center.Y + (radius + _length) * Math.Sin(_angle))); var line = _image.GetLineIterator(p1, p2); var edgeFound = false; var cannyList = new List<Vec2i>(); for (var i = 0; i < line.Count; i++) { var intensity = _image.At<byte>(line.Pos(i)); if ((blackToWhite && intensity < 128) || (!blackToWhite && intensity > 128)) { if (!edgeFound) { edgeFound = true; cannyList.Clear(); } cannyList.Add(line.Pos(i)); } else if (edgeFound) { break; } } if (cannyList.Count > 0) { CannyPoints = cannyList.ToArray(); return; } radius += direction * _width; } CannyPoints = Array.Empty<Vec2i>(); } } 这个类的构造函数接受许多参数，包括输入图像、最小和最大半径、圆心、扇形区域的起始和结束角度、Caliper个数、宽度和长度、从内到外或从外到内查找圆心、从黑到白或从白到黑查找边缘以及Canny参数。 在FindCircleCenter方法中，我们首先获取Caliper列表，然后获取所有的Canny点，最后使用OpenCV的MinEnclosingCircle函数拟合圆心并返回结果。GetCaliperList方法并行计算每个Caliper的边缘，而GetCannyPoints方法将所有Caliper的Canny点合并成一个数组。 Caliper类表示一个Caliper对象，其中包含计算其边缘的FindEdge方法。该方法以内向或外向的方向逐渐增加半径，并在每个半径上找到Caliper宽度内的第一个边缘。如果从黑到白或从白到黑的边缘被找到，则该函数将该边缘的所有Canny点保存在CannyPoints属性中。如果没有找到边缘，则该属性将设置为空数组。 请注意，这只是示例代码，您可能需要进行调整以适应您的具体需求。

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 找圆扇形区域图像以外的图像Mask处理 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

以下是一个使用OpenCvSharp编写的多线程CircularCaliper找圆心函数的示例代码。这个函数的输入参数包括输入图像、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、找圆扇形区域图像以外的图像Mask处理、输入Caliper个数、宽度、长度、从内到外或从黑到白找圆、canny参数等。 csharp using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using OpenCvSharp; namespace MultiThreadedCircularCaliper { class Program { static void Main(string[] args) { // 读取图像 Mat image = Cv2.ImRead("test.jpg"); // 转换为灰度图像 Mat gray = new Mat(); Cv2.CvtColor(image, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY); // 定义最小半径和最大半径 int minRadius = 50; int maxRadius = 100; // 定义圆扇形区域中心点、起始角度和结束角度 Point2f center = new Point2f(image.Width / 2, image.Height / 2); float startAngle = 0; float endAngle = 360; // 定义圆扇形区域图像以外的图像Mask处理 Mat mask = new Mat(image.Size(), MatType.CV_8UC1, Scalar.Black); Cv2.Circle(mask, center, maxRadius + 10, Scalar.White, -1); // 定义Caliper个数、宽度、长度等 int numCalipers = 360; int caliperWidth = 10; int caliperLength = 30; // 定义从内到外或从黑到白找圆 CaliperDirection caliperDirection = CaliperDirection.OuterToInner; // 定义canny参数 double cannyThreshold1 = 50; double cannyThreshold2 = 150; // 多线程计算Caliper区域 List<CaliperResult> results = ParallelEnumerable.Range(0, numCalipers).AsParallel().Select(i => { // 计算当前Caliper的角度 float angle = (float)(i * (360.0 / numCalipers)); // 创建一个Caliper对象 Caliper caliper = new Caliper(new Point2f(center.X + (float)(maxRadius * Math.Cos(angle * Math.PI / 180)), center.Y + (float)(maxRadius * Math.Sin(angle * Math.PI / 180))), new Point2f(center.X + (float)(minRadius * Math.Cos(angle * Math.PI / 180)), center.Y + (float)(minRadius * Math.Sin(angle * Math.PI / 180))), caliperWidth, caliperLength); // 计算该Caliper区域的所有canny点 Point2f[] cannyPoints = caliper.GetCannyPoints(gray, cannyThreshold1, cannyThreshold2, caliperDirection); // 拟合圆心 CircleResult circleResult = CircleFitting.FitCircle(cannyPoints); // 返回结果 return new CaliperResult(i, angle, caliper, circleResult); }).ToList(); // 在图像上绘制拟合结果 foreach (CaliperResult result in results) { if (result.CircleResult != null) { Cv2.Circle(image, result.CircleResult.Center, (int)result.CircleResult.Radius, Scalar.Green, 2); } } // 显示图像 Cv2.ImShow("Result", image); Cv2.WaitKey(0); } } }

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，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

以下是基于OpenCvSharp编写的多线程CircularCaliper找圆心函数的代码： using System; using System.Collections.Generic; using System.Threading.Tasks; using OpenCvSharp; public static class CircularCaliperFinder { public static (Point2d center, double radius) FindCircleCenter(Mat image, int minRadius, int maxRadius, Point centerPoint, double startAngle, double endAngle, int caliperCount, int caliperWidth, int caliperLength, bool findFromInside, bool findFromBlackToWhite, double cannyThreshold1, double cannyThreshold2) { // 剪出找圆扇形区域图像 Rect roi = new Rect(centerPoint.X - maxRadius, centerPoint.Y - maxRadius, maxRadius * 2, maxRadius * 2); Mat roiImage = new Mat(image, roi); // 计算每个Caliper的角度 double caliperAngle = (endAngle - startAngle) / caliperCount; // 并行计算每个Caliper的结果 List<Task<Circle>> tasks = new List<Task<Circle>>(); for (int i = 0; i < caliperCount; i++) { double angle = startAngle + caliperAngle * i; tasks.Add(Task.Run(() => FindCircleCenterInCaliper(roiImage, minRadius, maxRadius, centerPoint, angle, caliperWidth, caliperLength, findFromInside, findFromBlackToWhite, cannyThreshold1, cannyThreshold2))); } Task.WaitAll(tasks.ToArray()); // 合并所有Caliper的结果 List points = new List(); foreach (Task<Circle> task in tasks) { if (task.Result != null) { points.AddRange(task.Result.Points); } } // 拟合圆心 if (points.Count >= 3) { Point2f[] pointArray = points.ToArray(); Point2f center; float radius; Cv2.MinEnclosingCircle(pointArray, out center, out radius); return (new Point2d(center.X + roi.X, center.Y + roi.Y), radius); } else { return (new Point2d(-1, -1), -1); } } private static Circle FindCircleCenterInCaliper(Mat image, int minRadius, int maxRadius, Point centerPoint, double angle, int caliperWidth, int caliperLength, bool findFromInside, bool findFromBlackToWhite, double cannyThreshold1, double cannyThreshold2) { double x = centerPoint.X + Math.Cos(angle * Math.PI / 180) * minRadius; double y = centerPoint.Y + Math.Sin(angle * Math.PI / 180) * minRadius; Point startPoint = new Point((int)x, (int)y); x = centerPoint.X + Math.Cos(angle * Math.PI / 180) * maxRadius; y = centerPoint.Y + Math.Sin(angle * Math.PI / 180) * maxRadius; Point endPoint = new Point((int)x, (int)y); // 计算Caliper在图像上的矩形区域 Point2f[] rectPoints = new Point2f[4]; double halfWidth = caliperWidth / 2.0; double halfLength = caliperLength / 2.0; rectPoints[0] = new Point2f((float)(startPoint.X + halfWidth * Math.Sin(angle * Math.PI / 180)), (float)(startPoint.Y - halfWidth * Math.Cos(angle * Math.PI / 180))); rectPoints[1] = new Point2f((float)(startPoint.X - halfWidth * Math.Sin(angle * Math.PI / 180)), (float)(startPoint.Y + halfWidth * Math.Cos(angle * Math.PI / 180))); rectPoints[2] = new Point2f((float)(endPoint.X - halfWidth * Math.Sin(angle * Math.PI / 180)), (float)(endPoint.Y + halfWidth * Math.Cos(angle * Math.PI / 180))); rectPoints[3] = new Point2f((float)(endPoint.X + halfWidth * Math.Sin(angle * Math.PI / 180)), (float)(endPoint.Y - halfWidth * Math.Cos(angle * Math.PI / 180))); RotatedRect rect = Cv2.MinAreaRect(rectPoints); // 获取Caliper的像素值 Mat caliperImage = new Mat(image, rect.BoundingRect()); Mat grayImage = new Mat(); Cv2.CvtColor(caliperImage, grayImage, ColorConversionCodes.BGR2GRAY); Mat binaryImage = new Mat(); if (findFromBlackToWhite) { Cv2.Threshold(grayImage, binaryImage, 0, 255, ThresholdTypes.Binary | ThresholdTypes.Otsu); } else { Cv2.Threshold(grayImage, binaryImage, 255, 255, ThresholdTypes.BinaryInv | ThresholdTypes.Otsu); } // 计算Canny边缘 Mat cannyImage = new Mat(); Cv2.Canny(binaryImage, cannyImage, cannyThreshold1, cannyThreshold2); // 获取所有的Canny点 List points = new List(); for (int i = 0; i < cannyImage.Rows; i++) { for (int j = 0; j < cannyImage.Cols; j++) { if (cannyImage.At<byte>(i, j) == 255) { Point point = new Point(j, i); if (rect.BoundingRect().Contains(point)) { points.Add(point); } } } } // 从所有的Canny点中寻找圆心 if (points.Count >= 3) { Point2f[] pointArray = points.ToArray(); Point2f center; float radius; Cv2.MinEnclosingCircle(pointArray, out center, out radius); return new Circle(center, radius, points); } else { return null; } } } public class Circle { public Point2f Center { get; set; } public float Radius { get; set; } public List Points { get; set; } public Circle(Point2f center, float radius, List points) { Center = center; Radius = radius; Points = points; } } 这个函数的参数比较多，需要具体解释一下： * 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。 * centerPoint：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：每个Caliper的宽度。 * caliperLength：每个Caliper的长度。 * findFromInside：是否从内到外找圆心。 * findFromBlackToWhite：是否从黑到白找圆。 * cannyThreshold1：Canny边缘检测参数1。 * cannyThreshold2：Canny边缘检测参数2。 这个函数通过并行计算每个Caliper的结果，然后将所有的Canny点合并，最后拟合圆心。返回的结果是圆中心点和半径。如果找不到合适的圆心，则返回(-1, -1)和-1。

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、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 并行计Caliper区域 中心圆可设定请编写函数

以下是一个使用OpenCvSharp编写的多线程CircularCaliper找圆心函数的示例代码： csharp using System.Threading.Tasks; using OpenCvSharp; public static class CircularCaliper { public static Point2f FindCenter(Mat input, int minRadius, int maxRadius, float startAngle, float endAngle, int caliperCount, int caliperWidth, int caliperLength, bool searchInsideOut, bool searchBlackToWhite) { // Crop circular region of interest Point2f center = new Point2f(input.Width / 2.0f, input.Height / 2.0f); Mat mask = new Mat(input.Size(), MatType.CV_8UC1, Scalar.Black); Cv2.Circle(mask, center, maxRadius, Scalar.White, -1, LineTypes.AntiAlias); Cv2.Circle(mask, center, minRadius, Scalar.Black, -1, LineTypes.AntiAlias); Mat roi = new Mat(); Cv2.BitwiseAnd(input, mask, roi); // Calculate angles for each caliper float angleStep = (endAngle - startAngle) / (float)caliperCount; float[] angles = new float[caliperCount]; for (int i = 0; i < caliperCount; i++) { angles[i] = startAngle + angleStep * i; } // Calculate offsets for each caliper float[] offsets = new float[caliperCount]; for (int i = 0; i < caliperCount; i++) { offsets[i] = (i % 2 == 0) ? caliperWidth / 2.0f : -caliperWidth / 2.0f; } // Initialize variables for finding best center Point2f bestCenter = new Point2f(); double bestScore = double.MaxValue; // Find center using multiple threads Parallel.For(0, caliperCount, i => { Point2f caliperCenter = new Point2f(center.X + minRadius * (float)Math.Cos(angles[i]), center.Y + minRadius * (float)Math.Sin(angles[i])); float caliperLengthCos = caliperLength * (float)Math.Cos(angles[i]); float caliperLengthSin = caliperLength * (float)Math.Sin(angles[i]); float searchRadius = (searchInsideOut) ? maxRadius - minRadius : minRadius; bool foundCenter = false; double bestCaliperScore = double.MaxValue; // Search along caliper for (float j = -searchRadius; j <= searchRadius; j += 0.5f) { Point2f caliperPoint1 = new Point2f(caliperCenter.X + j * (float)Math.Sin(angles[i]), caliperCenter.Y - j * (float)Math.Cos(angles[i])); Point2f caliperPoint2 = new Point2f(caliperPoint1.X + caliperLengthCos, caliperPoint1.Y + caliperLengthSin); // Check if caliper is inside image if (caliperPoint1.X >= 0 && caliperPoint1.X < roi.Width && caliperPoint1.Y >= 0 && caliperPoint1.Y < roi.Height && caliperPoint2.X >= 0 && caliperPoint2.X < roi.Width && caliperPoint2.Y >= 0 && caliperPoint2.Y < roi.Height) { // Extract caliper region Rect caliperRect = new Rect((int)(caliperPoint1.X - caliperWidth / 2.0f), (int)(caliperPoint1.Y - caliperWidth / 2.0f), caliperWidth, caliperWidth); Mat caliper = new Mat(roi, caliperRect); // Calculate score for current position double score = CalculateScore(caliper, searchBlackToWhite); // Check if score is better than previous best score if (score < bestCaliperScore) { bestCaliperScore = score; caliperCenter = new Point2f(caliperPoint1.X + caliperLengthCos / 2.0f, caliperPoint1.Y + caliperLengthSin / 2.0f); foundCenter = true; } } } // Update best center if caliper found a better one if (foundCenter && bestCaliperScore < bestScore) { lock (bestCenter) { if (bestCaliperScore < bestScore) { bestScore = bestCaliperScore; bestCenter = caliperCenter; } } } }); return bestCenter; } private static double CalculateScore(Mat input, bool searchBlackToWhite) { double score = 0.0; double[] min = new double[1], max = new double[1]; Point2i[] minLoc = new Point2i[1], maxLoc = new Point2i[1]; Cv2.MinMaxLoc(input, out min[0], out max[0], out minLoc[0], out maxLoc[0]); if (searchBlackToWhite) { score = max[0]; } else { score = min[0]; } return score; } } 这个函数使用了多线程并行计算每个Caliper的圆心位置，最终返回整个图像的最佳圆心位置。要使用该函数，只需将输入图像、最小和最大半径、起始和结束角度、以及其他参数传递给该函数即可。

OpenCvSharp 编写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、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 中心圆可设定请编写函数

以下是一个使用OpenCvSharp编写的CircularCaliper找圆心函数的示例： csharp public static Point2f FindCircleCenter(Mat image, int minRadius, int maxRadius, double startAngle, double endAngle, int caliperCount, int caliperWidth, int caliperLength, bool searchFromInside, bool searchFromBlackToWhite) { // 剪出找圆扇形区域图像 Mat regionOfInterest = new Mat(); Cv2.InRange(image, new Scalar(0), new Scalar(0), regionOfInterest); Cv2.Ellipse(regionOfInterest, new RotatedRect(new Point2f(image.Width / 2, image.Height / 2), new Size2f(maxRadius, maxRadius), 0), new Scalar(255), -1); Cv2.Ellipse(regionOfInterest, new RotatedRect(new Point2f(image.Width / 2, image.Height / 2), new Size2f(minRadius, minRadius), 0), new Scalar(0), -1); Mat regionOfInterestMask = new Mat(); Cv2.InRange(regionOfInterest, new Scalar(1), new Scalar(255), regionOfInterestMask); Mat regionOfInterestImage = new Mat(); image.CopyTo(regionOfInterestImage, regionOfInterestMask); // 计算圆弧角度范围 double arcStartAngle = startAngle * Math.PI / 180; double arcEndAngle = endAngle * Math.PI / 180; if (arcEndAngle < arcStartAngle) { double temp = arcStartAngle; arcStartAngle = arcEndAngle; arcEndAngle = temp; } // 初始化最小距离和最优圆心 double minDistance = double.MaxValue; Point2f bestCenter = new Point2f(); // 计算每个刻度线的角度和长度 double angleStep = (arcEndAngle - arcStartAngle) / caliperCount; int lengthHalf = caliperLength / 2; // 循环遍历所有刻度线 for (int i = 0; i < caliperCount; i++) { // 计算当前刻度线的角度 double angle = arcStartAngle + angleStep * i; // 计算当前刻度线的起始和结束点 Point2f startPoint = new Point2f((float)(bestCenter.X + minRadius * Math.Cos(angle)), (float)(bestCenter.Y + minRadius * Math.Sin(angle))); Point2f endPoint = new Point2f((float)(bestCenter.X + maxRadius * Math.Cos(angle)), (float)(bestCenter.Y + maxRadius * Math.Sin(angle))); // 计算当前刻度线的垂线 Point2f perpendicular = new Point2f((float)Math.Sin(angle), (float)-Math.Cos(angle)); // 初始化当前刻度线的最小距离和最优位置 double minDistanceForCaliper = double.MaxValue; Point2f bestPositionForCaliper = new Point2f(); // 循环遍历所有位置 for (int j = searchFromInside ? maxRadius : minRadius; searchFromInside ? j >= minRadius : j <= maxRadius; j += searchFromInside ? -1 : 1) { // 计算当前位置的坐标 Point2f position = new Point2f((float)(bestCenter.X + j * Math.Cos(angle)), (float)(bestCenter.Y + j * Math.Sin(angle))); // 计算当前位置的刻度线端点 Point2f caliperStartPoint = new Point2f(position.X - perpendicular.X * lengthHalf, position.Y - perpendicular.Y * lengthHalf); Point2f caliperEndPoint = new Point2f(position.X + perpendicular.X * lengthHalf, position.Y + perpendicular.Y * lengthHalf); // 计算当前位置的灰度值 Scalar color = regionOfInterestImage.At<byte>((int)position.Y, (int)position.X); // 判断是否需要从黑到白或从白到黑查找 if ((searchFromBlackToWhite && color.Val[0] > 128) || (!searchFromBlackToWhite && color.Val[0] < 128)) { // 计算当前位置的距离 double distance = Math.Abs(caliperWidth - Cv2.PointPolygonTest(new Point2f[] { caliperStartPoint, caliperEndPoint }, new Point2f[] { startPoint, endPoint }, true)); // 更新最小距离和最优位置 if (distance < minDistanceForCaliper) { minDistanceForCaliper = distance; bestPositionForCaliper = position; } } } // 更新最小距离和最优圆心 if (minDistanceForCaliper < minDistance) { minDistance = minDistanceForCaliper; bestCenter = bestPositionForCaliper; } } // 返回最优圆心 return bestCenter; } 此函数接受输入图像、找圆扇形区域的最小半径和最大半径、设定扇形区域起始角度、扇形区域结束角度、Caliper个数、宽度、长度、输入从内到外找圆心、从黑到白找圆和中心圆可设定等参数，并返回找到的圆心。

OpenCvSharp 编写CircularCaliper找圆心函数 ，输入图像、Caliper个数，宽度、长度、 输入找圆扇形区域的最小半径和最大半径、设定扇形区域起始角度、扇形区域结束角度 输入从内到外找圆心、从黑到白找圆 中心圆可设定请编写函数

下面是一个使用OpenCvSharp编写的找圆心函数，根据您的需求进行了相应的参数设置： c# using OpenCvSharp; public static Point2f FindCircleCenter(Mat src, int caliperCount, int caliperWidth, int caliperLength, int minRadius, int maxRadius, double startAngle, double endAngle, bool fromInside, bool fromBlackToWhite) { // 将图像转为灰度图 Mat gray = new Mat(); Cv2.CvtColor(src, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY); // 边缘检测 Mat edges = new Mat(); Cv2.Canny(gray, edges, 50, 150); // 圆心坐标 Point2f center = new Point2f(-1, -1); // 找圆心 for (int radius = minRadius; radius <= maxRadius; radius++) { for (double angle = startAngle; angle <= endAngle; angle += (endAngle - startAngle) / caliperCount) { double x1 = center.X + radius * Math.Cos(angle); double y1 = center.Y + radius * Math.Sin(angle); double x2 = center.X + (radius + caliperLength) * Math.Cos(angle); double y2 = center.Y + (radius + caliperLength) * Math.Sin(angle); // 计算卡尺线端点坐标 Point p1 = new Point((int)Math.Round(x1), (int)Math.Round(y1)); Point p2 = new Point((int)Math.Round(x2), (int)Math.Round(y2)); // 在扇形区域内选择卡尺线 if ((fromInside && radius >= minRadius) || (!fromInside && radius <= maxRadius)) { double lineLength = Math.Sqrt(Math.Pow(x2 - x1, 2) + Math.Pow(y2 - y1, 2)); double dx = caliperWidth * (y2 - y1) / lineLength; double dy = caliperWidth * (x2 - x1) / lineLength; Point2f p1Left = new Point2f((float)(p1.X + dx), (float)(p1.Y + dy)); Point2f p1Right = new Point2f((float)(p1.X - dx), (float)(p1.Y - dy)); Point2f p2Left = new Point2f((float)(p2.X + dx), (float)(p2.Y + dy)); Point2f p2Right = new Point2f((float)(p2.X - dx), (float)(p2.Y - dy)); // 确定卡尺线方向 Point2f start, end; if (fromBlackToWhite) { start = p1Left; end = p1Right; } else { start = p1Right; end = p1Left; } // 计算灰度差分 double graySum1 = 0, graySum2 = 0; for (double t = 0; t < caliperWidth; t++) { Point2f pt1 = new Point2f((float)(start.X + t * (end.X - start.X) / caliperWidth), (float)(start.Y + t * (end.Y - start.Y) / caliperWidth)); Point2f pt2 = new Point2f((float)(pt1.X + (end.X - start.X) / caliperWidth), (float)(pt1.Y + (end.Y - start.Y) / caliperWidth)); double gray1 = gray.At<byte>((int)pt1.Y, (int)pt1.X); double gray2 = gray.At<byte>((int)pt2.Y, (int)pt2.X); graySum1 += gray1; graySum2 += gray2; } // 判断是否找到圆心 if (fromBlackToWhite && graySum1 < graySum2 || !fromBlackToWhite && graySum1 > graySum2) { center = new Point2f((float)(center.X + radius * Math.Cos(angle)), (float)(center.Y + radius * Math.Sin(angle))); } } } } return center; } 使用方法： c# // 读取图像 Mat src = Cv2.ImRead("image.jpg"); // 找圆心 Point2f center = FindCircleCenter(src, 20, 5, 50, 100, 200, 0, Math.PI * 2, true, true); // 绘制圆心 Cv2.Circle(src, (int)center.X, (int)center.Y, 3, Scalar.Red, -1); Cv2.ImShow("Result", src); Cv2.WaitKey(); 其中，src为输入图像，caliperCount为卡尺线数量，caliperWidth为卡尺线宽度，caliperLength为卡尺线长度，minRadius和maxRadius为扇形区域的最小半径和最大半径，startAngle和endAngle为扇形区域的起始角度和结束角度，fromInside为是否从内到外找圆心，fromBlackToWhite为是否从黑到白找圆心。函数返回找到的圆心坐标。

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