public ResultadoAlgoritmo Executa(Imagem entrada)
{
var img = entrada.Convert <Gray, byte>();
var circulos =
img
.HoughCircles(new Gray(LimiarCanny), new Gray(LimiarAcumuladorCirculo), 2.0, DistanciaMinima, RaioMinimo, RaioMaximo)
.SelectMany(c => c)
.OrderByDescending(c => c.Radius)
.Take(2);
if (Math.Abs(circulos.FirstOrDefault().Radius - circulos.LastOrDefault().Radius) > 5)
{
circulos = circulos.Take(1);
}
var saida = new Imagem(entrada.Data);
foreach (var c in circulos)
{
var centro = new CircleF(c.Center, 5);
saida.Draw(c, new Bgr(Color.Red));
saida.Draw(centro, new Bgr(Color.Red));
}
return(new ResultadoAlgoritmo
{
Imagem = saida,
Area = circulos.Sum(c => c.Area),
Perimetro = circulos.Sum(c => 2 * Math.PI * c.Radius)
});
}
public ResultadoAlgoritmo Executa(Imagem img)
{
var data = img.Data;
var input = new Matrix <float>(img.Rows * img.Cols, 1, 3);
var output = new Matrix <int>(img.Rows * img.Cols, 1);
for (int i = 0; i < img.Rows; i++)
{
for (int j = 0; j < img.Cols; j++)
{
input.Data[i * img.Cols + j, 0] = data[i, j, 0];
input.Data[i * img.Cols + j, 1] = data[i, j, 1];
input.Data[i * img.Cols + j, 2] = data[i, j, 2];
}
}
var term = new MCvTermCriteria(IteracoesMaximas, Epsilon);
term.Type = TermCritType.Iter | TermCritType.Eps;
Kmeans(input, 2, output, term, Tentativas, KMeansInitType, null);
var saida = new Imagem(img.Width, img.Height);
var coresSaida = new[]
{
new Bgr(Color.Black),
new Bgr(Color.Red),
};
for (int i = 0; i < img.Rows; i++)
{
for (int j = 0; j < img.Cols; j++)
{
var point = new PointF(j, i);
var circle = new CircleF(point, 1);
saida.Draw(circle, coresSaida[output[i * img.Cols + j, 0]]);
}
}
var corCentro = saida[saida.Rows / 2, saida.Cols / 2];
var pixels = saida.GetPixels().Where(p => saida[p].Equals(corCentro)).ToList();
return(new ResultadoAlgoritmo
{
Imagem = saida,
Area = pixels.Count,
Perimetro = pixels.Count(p => saida.Vizinhos(p).Count(v => saida[v].Equals(corCentro)) < 4)
});
}