c# 椭圆拟合库_利用C#版OpenCV实现圆心求取实例代码
前言
OpenCVSharp是OpenCV的.NET wrapper,是一名日本工程师开发的,项目地址为:https://github.com/shimat/opencvsharp。
该源码是 BSD开放协议,BSD开源协议是一个给于使用者很大自由的协议。基本上使用者可以”为所欲为”,可以自由的使用,修改源代码,也可以将修改后的代码作为开源或者专有软件再发布或商业化销售。
1.OpenCVSharp的下载
可以直接从上面的github上下载源码,自行编译引用;
也可用vs中的nuget包管理器下载;
打开【工具】->【库程序包管理器】->【管理解决方案的NuGet程序包】,在其中搜索OpenCVSharp,选择合适的点击【安装】(最好安装最新的)。一直等待完成。
我的环境是vs2017,下载之后最好直接拷贝OpenCVSharp系列dll到项目中引用即可。
2.拟合圆并求取圆心
本次举例比较贴近实际,我们求如下原始图片的中间部分圆的圆心,选取的图片故意只留了一半:
源码如下:
using OpenCvSharp;
namespace SamplesWinform
{
public class CircleFit
{
public void Run()
{
//读取图片
var img = Cv2.ImRead("Data/Image/c1.bmp");
//显示图片
//Cv2.ImShow("Input Image", img);
//转换成灰度图
Mat gray = img.CvtColor(ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
//阈值二值化操作 阈值参数可以用一些可视化工具来调试得到
Mat ThresholdImg = gray.Threshold(11, 255, ThresholdTypes.Binary);
Cv2.ImShow("Threshold", ThresholdImg);
//降噪
//方法一:高斯变化
//Mat gaussImg= ThresholdImg.GaussianBlur(new Size(5, 5), 0.8);
//Cv2.ImShow("GaussianBlur", gaussImg);
//方法二:中值滤波降噪
Mat medianImg = ThresholdImg.MedianBlur(5);
Cv2.ImShow("MedianBlur", medianImg);
//方法三:膨胀+腐蚀
膨胀处理
//Mat kernel = new Mat(15, 15, MatType.CV_8UC1);
//Mat DilateImg = ThresholdImg.Dilate(kernel);
腐蚀处理
//Mat binary = DilateImg.Erode(kernel);
显示中间结果
//Cv2.ImShow("Dilate & Erode", binary);
//设置感兴趣的区域
int x = 150, y = 100, w = 294, h = 337;
Rect roi = new Rect(x, y, w, h);
Mat ROIimg = new Mat(medianImg, roi);
//Cv2.ImShow("ROI Image", ROIimg);
//寻找图像轮廓
Point[][] contours;
HierarchyIndex[] hierachy;
Cv2.FindContours(ROIimg, out contours, out hierachy, RetrievalModes.List, ContourApproximationModes.ApproxTC89KCOS);
//根据找到的轮廓点,拟合椭圆
for (int i = 0; i < contours.Length; i++)
{
//拟合函数必须至少5个点,少于则不拟合
if (contours[i].Length < 5) continue;
//椭圆拟合
var rrt = Cv2.FitEllipse(contours[i]);
//ROI复原
rrt.Center.X += x;
rrt.Center.Y += y;
//画椭圆
Cv2.Ellipse(img, rrt, new Scalar(0, 0, 255), 2, LineTypes.AntiAlias);
//画圆心
Cv2.Circle(img, (int)(rrt.Center.X), (int)(rrt.Center.Y), 4, new Scalar(255, 0, 0), -1, LineTypes.Link8, 0);
}
Cv2.ImShow("Fit Circle", img);
}
}
}
中间处理过程效果图如下:
分别是阈值分割后,中值滤波后,拟合圆之后
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对脚本之家的支持。
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