使用C#版OpenCV进行圆心求取

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