c#opencv 算圆度

### 如何使用 C# 和 OpenCV 计算图像中物体的圆度 #### 圆度定义 圆度是一个衡量对象接近圆形程度的几何属性。对于一个完美的圆形，其周长 \( P \) 与其面积 \( A \) 的关系遵循公式： \[ P = 2\pi r, \quad A = \pi r^2 \] 因此，可以推导出理想圆形的圆度公式为： \[ Circularity = \frac{4\pi A}{P^2} \] 当形状越趋近于圆形时，该比率会更接近1；而对于其他形状，则通常小于1。 #### 实现步骤概述 为了计算给定二值化后的轮廓区域内的目标物之圆度，在C#环境中利用OpenCVSharp库完成如下操作： - 转换成灰度并应用边缘检测算法获取边界信息； - 查找所有的轮廓并将它们按大小排序选取最大者作为候选区； - 对选定的最大连通域提取特征——即计算其外接多边形长度（相当于周长）、以及内部像素数量总和来估算面积； - 应用上述提到的圆度公式得出最终结果。 下面是具体的代码实现方式： ```csharp using Cv = OpenCvSharp; using System; public class ShapeAnalysis { public static double CalculateCircularity(Cv.Mat image){ // 将输入图片转换成单通道灰度图 var grayImage = new Mat(); Cv.Cv2.CvtColor(image, grayImage, ColorConversionCodes.BGR2GRAY); // 使用高斯模糊减少噪声影响 var blurredGrayImage = new Mat(); Cv.Cv2.GaussianBlur(grayImage, blurredGrayImage, new Size(5, 5), 0); // 进行边缘检测得到二值化的边缘映射 var edges = new Mat(); Cv.Cv2.Canny(blurredGrayImage, edges, 50, 150); // 寻找所有封闭曲线（轮廓） List<Cv.Point[]> contours = new List<Point[]>(); HierarchyIndex[] hierarchyIndexes; Cv.Cv2.FindContours(edges, out contours, out hierarchyIndexes, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple); if (contours.Count == 0 || contours.Max(c => c.Length) <= 0) throw new ArgumentException("No valid contour found."); // 获取最大的轮廓 Point[] largestContourPoints = contours.OrderByDescending(c => Cv.Cv2.ContourArea(c)).First(); // 计算轮廓的弧长（Perimeter）与面积（Area） double perimeter = Cv.Cv2.ArcLength(largestContourPoints.AsSpan(), true); double area = Cv.Cv2.ContourArea(largestContourPoints); // 如果面积过小则认为不是有效的圆形结构 if(area < 1e-6) return Double.NaN; // 根据公式计算圆度 double circularity = (4 * Math.PI * area)/(perimeter*perimeter); return circularity; } } ``` 此函数接收一幅彩色或黑白图像作为参数，并返回所选区域内最显著的对象对应的圆度数值。注意这里假设传入的是已经预处理过的合适尺寸且背景简单的图像[^1]。