在 OpenCvSharp 中，计算连通域的**圆度（circularity）**是一个非常有效的筛选特征，尤其适用于像 notch 这类具有特定形状的目标（如半圆形）。圆度定义为： $$ \text{circularity} = \frac{4 \pi \cdot \text{area}}{\text{perimeter}^2} $$ 对于理想圆形，其值为 1；对于半圆形，其值约为 0.5。因此，您可以通过设定阈值（如 0.4~0.6）来筛选出类似 notch 的区域。 --- ### ✅ 实现步骤如下： 1. **二值化图像并提取连通域** 2. **遍历每个轮廓** 3. **计算面积和周长** 4. **计算圆度** 5. **根据圆度阈值筛选候选区域** --- ### ✅ 示例代码（OpenCvSharp） ```csharp using OpenCvSharp; using System; class Program { static void Main() { // 假设已经完成二值化处理，输入图像为 binaryImage Mat binaryImage = Cv2.ImRead("binary_image.png", ImreadModes.Grayscale); // 寻找所有轮廓 var contours = new List<MatOfPoint>(); var hierarchy = new Mat(); Cv2.FindContours(binaryImage, contours, hierarchy, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple); foreach (var contour in contours) { double area = Cv2.ContourArea(contour); double perimeter = Cv2.ArcLength(contour, true); // 防止除以0 if (perimeter == 0) continue; double circularity = (4 * Math.PI * area) / (perimeter * perimeter); // 设置圆度阈值（例如 0.4 ~ 0.6） if (circularity >= 0.4 && circularity <= 0.6) { Console.WriteLine($"找到候选notch区域，圆度：{circularity:F3}，面积：{area:F1}"); // 可在此绘制或处理该轮廓 } } } } ``` --- ### ✅ 注意事项 - **周长必须闭合**：使用 `Cv2.ArcLength(contour, true)` 表示轮廓是闭合的。 - **面积过滤**：除了圆度，建议结合面积过滤（如排除太小或太大的区域），以提高鲁棒性。 - **结合位置信息**：notch 通常位于 wafer 的特定方向（如底部），可结合方向角进一步筛选。 ---