Algorithm 如果一个物体是圆，你需要知道的最小信息是什么？

所以基本上我有一个程序，它运行在一个物体的图像中，并且应该计算圆环的数量。我可以大致准确地检测所有对象，并存储每个对象的以下结果： 区域（像素数）、X位置、Y位置等边界

我试图通过假设每个物体都是圆来区分圆和非圆，找到半径并使用pi*r^2来获得面积。如果该区域与像素数匹配，那么它就是一个圆

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然而，这会导致一些错误。例如，当一个对象占用与圆相同的面积，但不是圆时

我能试一下吗？在有噪声的情况下它也会失败，因为我的算法没有保存暗像素（与背景一样计算）

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编辑：我不能使用任何已经建立的算法，如休变换理论上，只有圆的周长等于（填充）面积的2π的平方根。但你需要对周界进行准确的评估

或者，通过任何方法*找到圆参数（中心和半径的坐标），并检查轮廓的像素是否满足圆方程（计算平均偏差）

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*如果形状不是圆，则这些参数将具有“随机”值，但这并不重要。

也许您要查找的是a，这是（我可以想象）大多数计算机视觉库所支持的，例如。使用边界：同时从左、右、上、下转到中心和中间，并查看像素计数是否相似/相同位置<代码>顶部=0；底部=10；左=0；右=10

isCircle=true；while（top）表示“一个物体占用的面积与一个圆相同，但不是一个圆”。你能举一个这样的物体的例子吗？根据你对“半径”的定义，这种情况可能是不可能的。另外，我想你指的是“封闭圆盘的面积”因为一个圆没有面积。@iAmOren嘿，谢谢，这是有意义的。唯一的问题是，我没有存储光盘的每个像素。我只存储最小X值，最大X值，最小Y，最大Y…这就足以计算半径等。在我循环光盘时，我应该如何有效地存储光盘的像素，以便我可以使用你的方法？我不想使用太多的内存。如果你有边界，你可以推断出中心和面积。对角和中心进行采样怎么样（角的颜色应该类似，并且与中心相差很大）。这可能会给你一个“钻石”，因此，样本NE/NW/SE/SW与中心的距离大于对角线的一半，但小于半径：如果所有四个类似于中心-可能是圆。因此：中心（x，y），半径（1/2宽度==1/2高度），以及：左上角、右上角、左下角、右下角、东北角、西北角、东南角和西南角的颜色。-收集数据后，您可以使用上面的检查并决定保留/删除。