pencvsharp4 编写一个亚像素并行计算找圆心函数， 这个函数会输入一张图、一个圆心中心位置的大约位置、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、扇形区域的法线上找交点个数 、找边沿点宽度、从内到外找圆心、从黑到白找圆惦、找圆分数、 canny参数 根据给定的圆心位置和半径范围定义一个圆环区域。 为了加快找圆心速度，将圆环区域分成多份，可设定，并行计算找出边沿点 在边缘图像中找到最长的轮廓。 对轮廓上的点进行拟合，得到圆心和半径。请出代码

以下是使用OpenCVSharp4实现的亚像素并行计算找圆心函数的示例代码。注意，由于本人没有详细的输入图像和参数信息，以下代码仅供参考，具体实现需要根据实际情况进行调整。

using System;
using System.Collections.Generic;
using OpenCvSharp;

namespace FindCircleCenter
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // 读取输入图像
            Mat inputImage = new Mat("input.jpg", ImreadModes.Grayscale);

            // 定义圆心位置的大约位置
            Point2f center = new Point2f(100, 100);

            // 定义找圆扇形区域的最小半径和最大半径
            int minRadius = 20;
            int maxRadius = 50;

            // 定义扇形区域起始角度和结束角度
            double startAngle = 0;
            double endAngle = 360;

            // 定义扇形区域的法线上找交点个数
            int numPoints = 20;

            // 定义找边沿点宽度
            int edgeWidth = 3;

            // 定义从内到外找圆心、从黑到白找圆点分数
            double minScore = 0.7;

            // 定义canny参数
            double cannyThreshold1 = 100;
            double cannyThreshold2 = 200;

            // 定义圆环区域分成的份数
            int numSectors = 8;

            // 定义圆心位置和半径
            Point2f centerFinal;
            float radiusFinal;

            // 将圆环区域分成多份，使用多线程并行计算
            ParallelOptions parallelOptions = new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount };
            List<Point2f>[] sectorPoints = new List<Point2f>[numSectors];
            for (int i = 0; i < numSectors; i++)
            {
                sectorPoints[i] = new List<Point2f>();
            }
            Parallel.For(0, numSectors, parallelOptions, i =>
            {
                double sectorStartAngle = i * 360 / numSectors;
                double sectorEndAngle = (i + 1) * 360 / numSectors;

                // 定义圆环区域
                Mat mask = new Mat(inputImage.Size(), MatType.CV_8UC1, new Scalar(0));
                Cv2.Circle(mask, center, maxRadius, new Scalar(255), -1);
                Cv2.Circle(mask, center, minRadius, new Scalar(0), -1);
                Mat subMask = new Mat(mask, new Rect((int)center.X - maxRadius, (int)center.Y - maxRadius, 2 * maxRadius, 2 * maxRadius));

                // 手动调用Canny函数，得到边缘图像
                Mat edges = new Mat(subMask.Size(), MatType.CV_8UC1, new Scalar(0));
                Cv2.Canny(inputImage, edges, cannyThreshold1, cannyThreshold2);

                // 对边缘图像进行腐蚀操作，使得找到的边沿点更加准确
                Mat kernel = Cv2.GetStructuringElement(MorphShapes.Rect, new Size(edgeWidth, edgeWidth));
                Cv2.Erode(edges, edges, kernel);

                // 在扇形区域内找到交点
                Point2f[] points = Cv2.ParametricFunction(edges, out _, out _, numPoints, startAngle + sectorStartAngle, endAngle + sectorEndAngle);

                // 将交点保存到对应的分区中
                foreach (Point2f point in points)
                {
                    if (subMask.At<byte>((int)point.Y, (int)point.X) > 0)
                    {
                        sectorPoints[i].Add(point);
                    }
                }
            });

            // 找到最长的轮廓
            List<Point2f> longestContour = new List<Point2f>();
            foreach (List<Point2f> sector in sectorPoints)
            {
                if (sector.Count > longestContour.Count)
                {
                    longestContour = sector;
                }
            }

            // 对轮廓上的点进行拟合，得到圆心和半径
            Cv2.MinEnclosingCircle(longestContour.ToArray(), out centerFinal, out radiusFinal);

            // 输出结果
            Console.WriteLine("Center: ({0}, {1})", centerFinal.X, centerFinal.Y);
            Console.WriteLine("Radius: {0}", radiusFinal);
        }
    }
}