c# ConcurrentBag<Point2f> Allpoints 转换成 List<Point2f> spl
时间: 2023-08-21 16:33:31 浏览: 55
可以使用 `ToList()` 方法将 `ConcurrentBag<Point2f>` 转换成 `List<Point2f>`,示例如下:
```csharp
ConcurrentBag<Point2f> Allpoints = new ConcurrentBag<Point2f>();
// 填充 Allpoints
List<Point2f> spl = Allpoints.ToList();
```
这样就可以将 `Allpoints` 中的元素转换成一个 `List<Point2f>`,并赋值给 `spl` 变量。其中 `ToList()` 方法是 LINQ 中的扩展方法,可以将实现了 `IEnumerable<T>` 接口的集合转换成 `List<T>`。
相关问题
已知ConcurrentBag<Point2f> Allpoints 点集,由Ransac直线拟合 ,请基于oPencvsharp4.5生成函数
您好!根据您的要求,可以提供以下基于OpenCVSharp 4.5的函数:
```csharp
using System.Collections.Concurrent;
using OpenCvSharp;
public static LineSegmentPolar2f RansacLineFitting(ConcurrentBag<Point2f> allPoints, int iterations, float threshold)
{
LineSegmentPolar2f bestLine = new LineSegmentPolar2f();
int bestScore = 0;
Random rand = new Random();
for (int i = 0; i < iterations; i++)
{
// Randomly select two points
Point2f[] points = allPoints.OrderBy(x => rand.Next()).Take(2).ToArray();
// Compute line equation using two points
LineSegmentPolar2f line = new LineSegmentPolar2f(points[0], points[1]);
// Count number of inliers
int score = 0;
foreach (Point2f p in allPoints)
{
if (line.Distance(p) < threshold)
{
score++;
}
}
// Update best line if current line has better score
if (score > bestScore)
{
bestLine = line;
bestScore = score;
}
}
return bestLine;
}
```
这个函数接受一个ConcurrentBag<Point2f>类型的点集作为输入,以及RANSAC算法所需的迭代次数和阈值。它将返回一个LineSegmentPolar2f类型的直线段,该直线段是使用RANSAC算法拟合点集得到的最佳直线段。
请注意,此函数需要引用OpenCvSharp 4.5库。
已知点集ConcurrentBag<Point2f> Allpoints ,拟合一条直线请编写函数,输出ref 两个端点p1,p2 基于opencvsharp4.6编程,生成新的函数
好的,根据您的要求,我编写了以下基于 OpencvSharp4.6 的函数,用于拟合一条直线并输出两个端点:
```csharp
using OpenCvSharp;
public void FitLineAndGetEndpoints(ConcurrentBag<Point2f> Allpoints, out Point2f p1, out Point2f p2)
{
// Convert ConcurrentBag<Point2f> to Mat
var pointsMat = new Mat(Allpoints.Count, 1, MatType.CV_32FC2);
var i = 0;
foreach (var p in Allpoints)
{
pointsMat.At<Vec2f>(i, 0)[0] = p.X;
pointsMat.At<Vec2f>(i, 0)[1] = p.Y;
i++;
}
// Fit a line to the points using PCA
var mean = new Mat();
var eigenvectors = new Mat();
var eigenvalues = new Mat();
Cv2.PCACompute(pointsMat, mean, eigenvectors, eigenvalues, 1);
// Get the direction vector of the line
var direction = eigenvectors.At<Vec2f>(0, 0);
// Get two points on the line
var point1 = new Point2f(direction[0] * eigenvalues.At<float>(0, 0) + mean.At<float>(0, 0),
direction[1] * eigenvalues.At<float>(0, 0) + mean.At<float>(0, 1));
var point2 = new Point2f(mean.At<float>(0, 0) - direction[0] * eigenvalues.At<float>(0, 0),
mean.At<float>(0, 1) - direction[1] * eigenvalues.At<float>(0, 0));
// Set the output points
p1 = point1;
p2 = point2;
}
```
这个函数的输入参数是一个 `ConcurrentBag<Point2f>` 类型的点集 `Allpoints`,输出参数是两个 `Point2f` 类型的端点 `p1` 和 `p2`,用于表示拟合得到的直线。
该函数的实现过程如下:
1. 首先将输入的点集 `Allpoints` 转换为 OpenCV 中的 `Mat` 类型的矩阵 `pointsMat`。
2. 使用 PCA 算法对点集进行拟合,得到一条直线的方向向量和两个点。
3. 根据直线的方向向量和两个点,计算并输出两个端点 `p1` 和 `p2`。
希望这个函数能够满足您的需求。如果您有任何问题,请随时询问。
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