c# OpenCvSharp如何通过轮廓计算圆度

### C# 中使用 OpenCvSharp 库计算轮廓圆度 在计算机视觉领域,圆度是一种用于描述对象接近圆形程度的几何特征。通常可以通过比较目标区域的实际面积与其最小外接圆的理论面积来计算圆度。 以下是基于 OpenCvSharp 的实现方式: #### 1. 圆度定义 圆度 \( \phi \) 可以通过以下公式计算: \[ \phi = \frac{4 \pi A}{P^2} \] 其中: - \( A \) 是轮廓的面积; - \( P \) 是轮廓的周长。 当 \( \phi \approx 1 \),表示该轮廓越接近于一个完美的圆形;而如果 \( \phi << 1 \),则表明该轮廓偏离圆形的程度较大。 #### 2. 实现步骤 为了计算给定图像中所有轮廓的圆度,可以按照以下流程操作: ##### (1)加载并预处理图像 首先需要读取输入图像,并将其转换为灰度图以及二值化处理。 ```csharp Mat srcImage = Cv2.ImRead("input_image.jpg", ImreadModes.GrayScale); Mat binaryImage = new Mat(); Cv2.Threshold(srcImage, binaryImage, 127, 255, ThresholdTypes.Binary); ``` ##### (2)查找轮廓 利用 `FindContours` 方法获取所有的轮廓数据及其层次结构信息。 ```csharp Point[][] contours; HierarchyIndex[] hierarchy; // 查找外部轮廓 Cv2.FindContours(binaryImage, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.Approx_SIMPLE); ``` ##### (3)遍历每个轮廓并计算其属性 对于每一个单独的轮廓,分别调用函数求得它的面积和弧长(即边界长度),进而代入上面提到的公式完成圆度评估工作。 ```csharp foreach(var contour in contours){ double area = Cv2.ContourArea(contour); // 获取当前轮廓所包围像素数目的总和作为面积大小 double perimeter = Cv2.ArcLength(contour, true); // 测量闭合曲线全长 if(perimeter !=0 ){ double circularity = (4 * Math.PI * area)/(perimeter*perimeter); Console.WriteLine($"Circularity of this shape is : {circularity}"); // 如果希望筛选特定范围内的高精度近似圆形,则可设置条件判断语句 if(circularity >=0 .8 && circularity<=1 ) DrawContourHighlight(imageWithHighlightedShapes ,contour ); } } ``` 以上代码片段展示了如何逐一对象进行分析,并打印出它们各自的圆度数值。同时还可以进一步扩展功能,在满足一定标准的情况下突出显示符合条件的目标形状。 --- ### 示例完整代码 下面提供了一个完整的例子供参考学习之用: ```csharp using System; using OpenCvSharp; class Program { static void Main() { string filename = @"path_to_your_file"; Mat imgGray = Cv2.ImRead(filename, ImreadModes.GrayScale); Mat threshImg = new Mat(); Cv2.Threshold(imgGray, threshImg, 127, 255, ThresholdTypes.Otsu); Point[][] contours; HierarchyIndex[] hierarchies; Cv2.FindContours(threshImg, out contours, out hierarchies, RetrievalModes.List, ContourApproximationModes.Approx_SIMPLE); foreach(Point[] cnt in contours){ double M00 = Cv2.ContourArea(cnt); double L = Cv2.ArcLength(cnt,true); if(L>0){ double circ = (4*Math.PI*M00)/(L*L); Console.WriteLine("Shape Circularity:"+circ.ToString()); } } // Optional: Display results visually... } } ``` [^1] --- ###

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

Python内容推荐

C#中OpenCVSharp实现轮廓检测

C#中OpenCVSharp实现轮廓检测

OpenCv提供了函数 findContours()用于对物体轮廓进行检测,该函数实现算法是由S.suzuki K.Abe于1985年发表的。OpenCVSharp封装了这个函数,有2个参数(contours,hierarchy)要做特别的说明。 public static void FindContours(InputOutputArray image, out Point[][] contours, out HierarchyIndex[] hierarchy, RetrievalModes mode, ContourApproximationModes method, Point? o

C#图像识别轮廓并计算匹配度

C#图像识别轮廓并计算匹配度

C#应用emgu进行图像处理及其界面显示

 基于OpenCVsharp的C#程序提取文字区域

基于OpenCVsharp的C#程序提取文字区域

从一张图片中,把文字圈出来。这一步骤对OCR(Optical Character Recognition)非常有用,因为一般的OCR引擎只是拿来识别文字,并没有对图片做预处理,因此精度可能会收到图片质量影响。 我们这里只是粗略的查找文字区域,并没有进一步地处理图片。 请把test.png拷到bin\debug相应的目录

OpenCvSharp 轮廓检测.rar

OpenCvSharp 轮廓检测.rar

OpenCvSharp 轮廓检测Demo

C# OpenCvSharp-提取文字区域.rar

C# OpenCvSharp-提取文字区域.rar

C# OpenCvSharp-提取文字区域 完整Demo,可直接运行 VS2010 .net 4.0

C# OpenCvSharp 玉米粒计数.rar

C# OpenCvSharp 玉米粒计数.rar

C# OpenCvSharp 玉米粒计数 博客地址: https://blog.csdn.net/lw112190/article/details/134309941

C#图像处理:细胞识别统计(OpenCvSharp)

C#图像处理:细胞识别统计(OpenCvSharp)

可以识别统计图片中的细胞数量,和面积。 文章地址:https://mp.csdn.net/editor/html/115241142

C#编程中基于OpenCVSharp的自定义控件实现精确找圆功能,C#编程实现自定义控件结合OpenCVSharp库的图像圆心定位技术,C# 自定义控件 opencvsharp 找圆
,C#;

C#编程中基于OpenCVSharp的自定义控件实现精确找圆功能,C#编程实现自定义控件结合OpenCVSharp库的图像圆心定位技术,C# 自定义控件 opencvsharp 找圆 ,C#;

C#编程中基于OpenCVSharp的自定义控件实现精确找圆功能,C#编程实现自定义控件结合OpenCVSharp库的图像圆心定位技术,C# 自定义控件 opencvsharp 找圆 ,C#; 自定义控件; OpenCvSharp; 找圆,C#利用OpenCVSharp在自定义控件中找圆算法研究

OpenCvSharp测试程序DEMO

OpenCvSharp测试程序DEMO

OpenCvSharp是一个C#对OpenCV的封装。本测试程序是一个WPF项目,提供众多数字图像处理的示例代码,包括图像平滑、边缘检测、二值化、区域分割、滤波等。

移动物体识别源码实例(C#应用)opencvsharp

移动物体识别源码实例(C#应用)opencvsharp

移动物体识别源码实例

OpenCVSharp轮廓形状变换[代码]

OpenCVSharp轮廓形状变换[代码]

本文详细介绍了OpenCVSharp中常见的轮廓形状变换方法,包括多边形逼近、凸包、最小外接圆、最小外接矩形、图像的矩等。每种方法都从核心原理、功能、函数参数、使用场景、优缺点等方面进行了深入解析,并提供了实际案例代码。这些技术广泛应用于图像处理中的物体检测、形状分析、定位等任务,帮助开发者更高效地处理和分析图像中的轮廓信息。

opencvsharp的获取连通区域

opencvsharp的获取连通区域

opencvsharp的获取连通区域,判断点是否在contours内,并给出外接矩形。 还有一些连通区域的其他算法实现。 自己学习所用,来自博客,代码一致,c# vs2019

OpenCvSharp+ZXing条形码识别

OpenCvSharp+ZXing条形码识别

开发环境VS2015/C#,使用OpenCvSharp加ZXing实现条形码的定位和识别。

FaceDetection 人脸识别 OpenCVSharp

FaceDetection 人脸识别 OpenCVSharp

使用OpenCV的CSharp版制作的人脸识别基本功能,有研究需求者可以参考

C# OpenCvSharp 实现迷宫解密.rar

C# OpenCvSharp 实现迷宫解密.rar

C# OpenCvSharp 实现迷宫解密 博客地址: https://blog.csdn.net/lw112190/article/details/133638094

OpenCVSharp移动物体检测.zip

OpenCVSharp移动物体检测.zip

标识出摄像头视频中的移动的物体,光影效果好的时候效果较好,摄像头不能乱动。

C# winform opencvsharp去除面积小的连通域示例源码.zip

C# winform opencvsharp去除面积小的连通域示例源码.zip

【测试环境】 vs2019 netframework4.7.2 opencvsahrp4.8.0 【博客地址】 blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/137320332 注意:下载后选x64 debug运行,如果报错版本不匹配可以移除对应报错dll重新引用我源码目录dll即可正常运行

C# OpenCvSharp 环形文字处理 直角坐标与极坐标转换.rar

C# OpenCvSharp 环形文字处理 直角坐标与极坐标转换.rar

C# OpenCvSharp 环形文字处理 直角坐标与极坐标转换 博客地址: https://blog.csdn.net/lw112190/article/details/134314033

OpenCvSharp 识别颜色.rar

OpenCvSharp 识别颜色.rar

vs2013编写(vs2013+OpenCVsharp),适合C#开发视觉识别初学者(此案例是识别图片颜色)。

C#+OpenCvSharp实现二维码定位与识别

C#+OpenCvSharp实现二维码定位与识别

开发工具:Visual Studio 2019 开发环境:.NET Framework 4.7.2 OpenCvSharp使用的版本是 OpenCvSharp4 4.8.0.20230708 示例实现了图片二维码定位与识别(支持多个二维码);实现了标签定位与识别(类似于CCD视觉检测)可识别出标签错误、错位等。 本示例仅供参考。

最新推荐最新推荐

recommend-type

科技中介服务机构如何高效完成技术成果的筛选与匹配服务?.docx

科技中介服务机构如何高效完成技术成果的筛选与匹配服务?
recommend-type

coppeliasim+gym+sac机械臂到位实验

urdf文件
recommend-type

产业园区如何通过数智工具精准识别企业技术需求,提高服务匹配效率?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
recommend-type

搜素引擎+p2p+电脑全域搜素+快速检索文件

快速搜索电脑内一切文件,反应超快
recommend-type

三相电压型PWM整流器PI双闭环控制Matlab仿真

内容概要:本文系统介绍了三相电压型PWM整流器的PI双闭环控制系统在Matlab/Simulink环境下的建模与仿真方法,重点阐述电压外环与电流内环的协同控制机制,通过PI调节器实现直流侧电压稳定控制及交流侧单位功率因数运行。内容涵盖电压定向控制(VOC)、空间矢量PWM(SVPWM)调制策略、电网不平衡条件下的功率平衡控制等关键技术,并延伸至维也纳(Vienna)整流器、中点电压平衡、滞环电流控制等多种先进拓扑与控制方法。配套提供Mathcad计算书,支持不同功率等级下的参数设计、闭环建模与工程化实现,形成从理论分析到仿真验证的完整技术链条,适用于电力电子系统科研与教学实践。; 适合人群:电气工程、电力电子及相关专业的研究生、科研人员,以及具备Matlab/Simulink仿真基础的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握三相PWM整流器双闭环PI控制系统的建模、仿真与动态性能分析;② 深入理解电压定向控制、SVPWM调制及电网不平衡工况下的先进控制策略;③ 利用Mathcad计算工具完成实际工程中整流器的参数设计与优化。; 阅读建议:建议结合Simulink仿真模型与Mathcad计算书同步学习,重点关注控制架构搭建、PI参数整定方法、系统稳定性分析及不同工况下的仿真验证,通过反复调试提升对控制性能的理解与工程应用能力。
recommend-type

MacOS应用程序运行亿级参数DeepSeek模型的方法与实践

### 标题知识点 标题提到的关键信息包括: 1. **MacOS系统运行的应用程序**:指的是专为MacOS操作系统设计的软件程序,它依赖于MacOS的系统架构和提供的API接口。 2. **MLX Model Manager**:这是指一个模型管理器工具,可能用于加载、管理和展示机器学习模型。MLX可能是一个缩写,但未提供全称。从标题中可以推断,MLX Model Manager能够本地展示DeepSeek-R1-Distill-Qwen模型。 3. **DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5亿参数LLM**:DeepSeek是一个机器学习模型的名字,R1可能指模型的版本号或版本系列。Distill表示该模型经过了蒸馏处理,这通常意味着模型在保持性能的同时被压缩以减小大小或加快推理速度。Qwen可能是指模型的命名或特定标记。1.5亿参数表示这是一个中等规模的大型语言模型(LLM),拥有1.5亿个可训练的参数。 4. **应用程序**:这是一个软件包,可以包含一个或多个可执行文件以及相应的资源文件,通常用户可以通过图形用户界面与之交互。 ### 描述知识点 描述中提到的细节包含: 1. **资源下载链接**:提供的链接可以让用户下载所需的软件程序或相关资源。该链接通过迅雷云盘(Xunlei)共享,需要密码访问。 2. **Swift应用程序**:使用Swift编程语言编写的MacOS应用程序。Swift是苹果公司开发的一种面向对象的编程语言,以其安全性、性能和现代特性而闻名,被广泛用于开发macOS, iOS, watchOS, tvOS应用。 3. **本地展示模型**:意味着应用程序不依赖云端服务器,而是在用户的本地计算机上直接运行模型,展示结果。这种方式减少了对网络的依赖,提升了隐私保护,并能利用本地计算资源。 4. **SwiftMarkdownUI**:可能是一个用于Swift开发的用户界面库,允许开发者将Markdown格式的内容以规范的界面元素展示出来,增加了用户界面的可读性和美观性。 5. **优化方案的探索**:在机器学习领域,优化方案可能涉及到改善模型的运行效率、优化输出结果的清晰度、或者区分模型推理过程中的中间结果与最终答案。 6. **MIT许可协议**:MIT许可证是一种简洁的自由软件许可证,它允许用户自由使用、修改、分发软件,无论是用于个人还是商业目的。它只要求保留原作者的版权声明和许可声明,并对软件的使用不承担任何保证责任。 ### 标签知识点 标签中的内容比较简洁,但依然可以提炼出关键信息: 1. **MacOS应用**:指的是该应用程序是专为MacOS操作系统设计的。 2. **本地运行LLM(DeepSeek)**:强调了该应用程序的核心功能之一是能够在本地环境运行DeepSeek这个大型语言模型。 ### 文件名称列表知识点 1. **文件名称**:文件名称提供了关于应用程序功能和内容的摘要。这里,“一个MacOS应用程序展示了DeepSeek的R1DistillQwen1.5亿LLM在本地使用MLXModelManager运行”说明了应用程序的作用和运行环境。 通过这些信息,我们可以得知这款应用程序是一个为MacOS系统设计的本地运行DeepSeek模型的展示平台,它使用了Swift语言编写,并且提供了优化用户输出展示的界面组件。该应用程序旨在通过MLX Model Manager在用户本地设备上运行一个经过优化处理的大型语言模型,并提供清晰的用户界面来展示模型的响应内容。此外,该项目采用开源许可协议,允许用户自由使用和修改。
recommend-type

【CI_CD工程化落地终极指南】:20年一线架构师亲授17个跨平台协同失效根因与9类可立即落地的契约级治理模式

以下是对您提供的技术博文进行深度润色后的最终版本。全文严格遵循您的全部优化要求: ✅ **完全去除所有显性标题层级**(如“# 1.”、“## 2.1”等),仅保留语义自然演进的段落节奏; ✅ **彻底删除“引言/总结/展望”类模板化结构**,开篇即切入真实工程痛点,结尾以价值升华自然收束; ✅ **语言高度人性化**:大量使用设问、插入语、口语化短句、工程师视角的判断与权衡(如“我们试过三次才确认这不是 bug,而是契约断裂的必然回声”); ✅ **技术细节不缩水反增强**:所有代码块、表格、Mermaid 流程图均完整保留并校验可渲染;对关键参数、设计取舍、踩坑经验补充了大量
recommend-type

数据库删了大量数据后磁盘空间还是占着,该怎么真正释放?

### 解决磁盘空间不足的方法 对于不同类型的数据库管理系统,在处理表空间回收方面有不同的策略。 #### Oracle 数据库 在使用 Oracle 进行录入测试时,制造大量测试数据并随后删除这些数据会导致表空间的高水位线不下降。这不仅影响性能还浪费存储资源[^1]。为了有效管理这种情况: - **查看当前状态**:首先确认哪些对象占用最多的空间以及它们所在的物理文件位置。 - **调整高水位线**:可以考虑执行 `ALTER TABLE ... MOVE` 或者导出/导入整个模式的方式来重置高水位线。 ```sql -- 移动表以重新分配空间 ALTER TABLE tab
recommend-type

迅雷5.21版来袭:安卓平台下载新体验

迅雷是一款由深圳市迅雷网络技术有限公司开发的下载加速软件,最初发布于2003年。迅雷5.21版本的更新标志着软件在下载速度、用户体验、功能和安全性方面可能都有所增强。下面将详细介绍与迅雷5.21版本相关的知识点。 **迅雷软件的基本功能和特点:** 迅雷提供了多种资源下载方式,支持HTTP、FTP、BT等多种协议。用户可以利用迅雷下载软件、游戏、电影、音乐等多媒体文件。迅雷的“离线下载”功能,允许用户将下载任务先上传到迅雷的服务器上,由服务器进行下载后再将资源传回给用户,此功能可以突破一些网络条件限制,提高下载效率。 **版本更新的意义:** 迅雷5.21版本的更新,意味着软件在原有功能基础上进行了优化或者新增了某些特性。具体更新内容可能包含: - 修复了先前版本存在的bug; - 对用户界面进行了改进,提升用户体验; - 增加了新的下载协议支持或优化了现有的协议; - 提高了下载速度,优化了下载算法; - 改善了与操作系统兼容性,增强了安全性; - 可能对高级功能如离线下载、云点播、迅雷会员服务等进行了更新和优化。 **下载链接的重要性:** 提供下载链接是资源分享的一个重要组成部分。在这个案例中,迅雷5.21版本的下载链接是: ``` https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 ``` 这是一个云存储服务的分享链接,用户可以直接点击该链接下载迅雷5.21版本。对于开发者和普通用户来说,保证下载链接的稳定性和安全性至关重要。下载链接通常指向一个压缩文件,里面包含了安装或更新所需的全部文件。 **安卓平台的迅雷纯净版:** 安卓平台的迅雷纯净版指的是专为Android操作系统优化的迅雷应用。纯净版的特点是不带有广告,界面简洁,不包含额外的附加软件或服务。纯净版迅雷下载可以给用户提供一个更加清爽的使用环境,专注于下载本身。 **迅雷软件与安卓平台的兼容性:** 安卓平台是目前世界上使用最广泛的移动操作系统之一,因此为了满足广泛的用户需求,许多软件都提供了安卓平台的支持。迅雷也不例外,提供支持安卓操作系统的迅雷纯净版是为了满足移动端用户对于下载速度和下载资源的需求。安卓版迅雷可以安装在手机或平板电脑上,其主要功能包括但不限于在线视频下载、普通下载、文件管理等。 **资源下载的安全性和合法性:** 下载软件时,用户应当确保资源的来源合法且安全。迅雷软件本身提供了官方的下载渠道,用户可以通过官网或正规的第三方应用市场下载最新版本的软件,以免受到病毒、恶意软件的侵害。同时,用户下载的资源也应当是合法的,避免侵犯版权或其他知识产权法律。 **“压缩包子文件”及文件名称列表的理解:** 压缩包子文件可能是指一个包含了迅雷5.21版本相关文件的压缩包。这种压缩文件便于存储、传输,并且节省空间。文件名称列表(如迅雷 v5.21.txt)通常包含了压缩包内所有文件的详细列表,用户在下载压缩文件之前,可以通过查看文件列表确认所需内容是否齐全,确保下载的完整性和准确性。 综上所述,迅雷5.21版本的更新可能涉及对软件性能的提升和用户体验的改进,而压缩包子文件和文件名称列表则提供了资源下载和管理的便捷方式。用户在享受下载服务的同时,也需要关注资源的合法性、安全性以及软件兼容性等问题。
recommend-type

GPU显存告急?FlashAttention+INT4量化+梯度检查点三连击,VITS训练显存压降63%(实测A100 24G跑通全流程)

# VITS显存优化的工程破局:当语音合成撞上GPU内存墙 在语音合成领域,VITS(Variational Inference with adversarial learning for Text-to-Speech)早已不是实验室里的新奇玩具——它正驱动着千万级QPS的语音API、嵌入式设备上的实时TTS、以及多说话人情感语音生成系统。但就在模型能力飞速跃进的同时,一个顽固的物理瓶颈始终如影随形:**显存墙**。当你试图将`mel_len=1280`的梅尔谱输入一个12层FFTBlock解码器,启用`batch_size=8`进行训练时,A100 24GB显卡会毫不留情地抛出`CUDA