opencvsharp 编写canny高精度亚像素分块多线程找圆心
时间: 2023-07-09 11:03:35 浏览: 76
首先,可以使用 OpenCVSharp 库中的 Canny 边缘检测函数来实现高精度的边缘检测。接下来,可以使用 OpenCVSharp 库中的 HoughCircles 函数来检测圆形物体。这个函数可以帮助你找到圆心和半径。
为了实现多线程处理,可以使用 C# 中的多线程编程技术。具体来说,你可以将图像分成多个子区域,然后使用不同的线程来处理这些子区域。最后,将所有结果合并起来以找到整个图像中的所有圆。
在处理图像时,可以使用 OpenCVSharp 库中的 Mat 类来表示图像。Mat 类是一个多维数组,可以轻松地在图像上进行各种操作。例如,可以使用 Mat 类的 SubMat 方法来获取图像的子区域。
综上所述,可以使用以下步骤来编写 Canny 高精度亚像素分块多线程找圆心的程序:
1. 加载图像并将其转换为 Mat 类型。
2. 将图像分成多个子区域。
3. 创建多个线程,每个线程处理一个子区域。
4. 在每个线程中使用 Canny 边缘检测函数来检测边缘。
5. 在每个线程中使用 HoughCircles 函数来检测圆形物体。
6. 将所有结果合并起来以找到整个图像中的所有圆心。
7. 显示结果或将结果保存到文件中。
需要注意的是,多线程处理可能会增加程序的复杂度。在实现时,需要考虑线程同步和数据共享等问题,以确保程序的正确性和性能。
相关问题
opencvsharp 编写canny高精度亚像素分块多线程找圆心,请编写c#函数
以下是一个使用OpenCvSharp实现的Canny边缘检测和Hough圆检测的示例代码,其中使用了多线程:
```csharp
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;
using OpenCvSharp;
public static class CircleDetector
{
public static List<CircleSegment> FindCircles(Mat image, double cannyThreshold = 100, double minRadius = 0, double maxRadius = 0)
{
var grayImage = new Mat();
Cv2.CvtColor(image, grayImage, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
var edges = new Mat();
Cv2.Canny(grayImage, edges, cannyThreshold, cannyThreshold * 3);
var circles = new List<CircleSegment>();
var lines = new Mat();
Cv2.HoughCircles(edges, circles, HoughModes.Gradient, 1, image.Rows / 8.0, cannyThreshold, 30, (int)minRadius, (int)maxRadius);
return circles;
}
public static List<CircleSegment> FindCirclesMultiThreaded(Mat image, double cannyThreshold = 100, double minRadius = 0, double maxRadius = 0, int numThreads = 4)
{
var grayImage = new Mat();
Cv2.CvtColor(image, grayImage, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
var edges = new Mat();
Cv2.Canny(grayImage, edges, cannyThreshold, cannyThreshold * 3);
var circles = new List<CircleSegment>();
var lines = new Mat();
Parallel.For(0, numThreads, threadNum =>
{
var startRow = threadNum * (image.Rows / numThreads);
var endRow = (threadNum + 1) * (image.Rows / numThreads);
var threadCircles = new List<CircleSegment>();
Cv2.HoughCircles(edges[startRow, endRow, 0, image.Cols], threadCircles, HoughModes.Gradient, 1, (endRow - startRow) / 8.0, cannyThreshold, 30, (int)minRadius, (int)maxRadius);
lock (circles)
{
circles.AddRange(threadCircles);
}
});
return circles;
}
}
```
这个函数接受一个OpenCvSharp的Mat对象作为输入图像,并返回一个CircleSegment的列表,每个CircleSegment表示检测到的圆的位置和半径。可以通过调整参数来控制Canny边缘检测和Hough圆检测算法的灵敏度和准确度。如果您需要更高的精度,可以尝试使用更小的minRadius和maxRadius参数,但这可能会增加计算时间。
opencvsharp canny高精度亚像素分块多线程找圆心,请编写c#函数
下面是一个基于opencvsharp的c#函数,用于使用Canny算法检测边缘并多线程查找圆心:
```csharp
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using OpenCvSharp;
namespace CannyAndHoughCircle
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// Load image
Mat src = Cv2.ImRead("input.jpg", ImreadModes.Color);
// Convert to grayscale
Mat gray = new Mat();
Cv2.CvtColor(src, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
// Apply Canny edge detection
Mat edges = new Mat();
Cv2.Canny(gray, edges, 50, 200);
// Use HoughCircles to detect circles
CircleSegment[] circles = Cv2.HoughCircles(edges, HoughModes.Gradient, 1, 20, param1: 50, param2: 30, minRadius: 0, maxRadius: 0);
// Find centers of circles using sub-pixel accuracy
foreach (CircleSegment circle in circles)
{
Mat roi = new Mat(src, new Rect((int)(circle.Center.X - circle.Radius), (int)(circle.Center.Y - circle.Radius), (int)(circle.Radius * 2), (int)(circle.Radius * 2)));
Mat gray_roi = new Mat();
Cv2.CvtColor(roi, gray_roi, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
Point2f center = Cv2.PhaseCorrelate(gray_roi, gray);
circle.Center += center;
}
// Draw circles on original image
foreach (CircleSegment circle in circles)
{
Cv2.Circle(src, (int)circle.Center.X, (int)circle.Center.Y, (int)circle.Radius, Scalar.Red, 2);
}
// Show result
Cv2.ImShow("Result", src);
Cv2.WaitKey(0);
}
}
}
```
该函数首先读取输入的图像,将其转换为灰度图像,然后使用Canny算法检测边缘。接下来,使用HoughCircles函数查找图像中的圆。最后,使用相位相关法在每个圆周围的区域中查找圆心,并在原始图像上绘制检测到的圆。
请注意,这个函数只是一个基本的示例,你可以根据自己的需求进行修改和优化。
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