matlab如何检测圆环像素多少 例如，圆环内一段黑，一段白，如何检测黑白的数目

stats = regionprops(L,'Area','Centroid');</p><p>threshold = 094;</p><p>% 循环处理每个边界，length(B)是闭合图形的个数,即检测到的陶粒对象个数

for k = 1:length(B)</p><p>  % 获取边界坐标'

  boundary = B{k};</p><p>  % 计算周长

  delta_sq = diff(boundary)^2;

  perimeter = sum(sqrt(sum(delta_sq,2)));</p><p>  % 对标记为K的对象获取面积

  area = stats(k)Area;</p><p>  % 圆度计算公式4PIA/P^2

  metric = 4piarea/perimeter^2;</p><p>  % 结果显示

  metric_string = sprintf('%22f',metric);</p><p>  % 用一个黑色小圆圈标记圆度大于threshold = 094 的对象

  if metric > threshold

    centroid = stats(k)Centroid;

    plot(centroid(1),centroid(2),'ko');

  end

%设置显示字体

  text(boundary(1,2)-35,boundary(1,1)+13,metric_string,'Color','y',

       'FontSize',14,'FontWeight','bold');</p><p>end</p><p>title(['圆度识别结果，越圆越接近1，']);</p><p> </p>

定点（2，3）半径203，又边要超出边界003，画面调整成为高度（3-203），宽2，最右下角的点就是圆的一边顶点，再画面调整为高3，宽2，这个点是圆心；

调整画面为高3宽（2+203），这个时候最右下角的点是圆的右面顶点，现在圆心定啦，上顶点和右顶点也定，知道这3个点就能画出想要的圆。

输入的离散点在

变量X中

X=[x1 y1 z1;

x2 y2 z2;

是一个n行，3列的矩阵，1，2，3列分别为x,y,z坐标

p0=mean(X);%以重心为初始圆心

r02=mean(sqrt(sum((X-repmat(p0,[size(X,1) 1]))^2,2)));%以到重心的平均距离为初始半径

f=@(p)(X(:,1)-p(1))^2+(X(:,2)-p(2))^2+(X(:,3)-p(3))^2-p(4)^2;

p=lsqnonlin(f,[p0 r02]);

x0=p(1);y0=p(2);z0=p(3);

radii=abs(p(4));

x0 y0 z0 为圆心坐标

radii为半径。

扩展资料：

如果物体没有中心，则该术语可能指其周长，其外接圆的半径或外接球体。 在任一情况下，半径可以大于直径的一半，通常将其定义为图中任何两个点之间的最大距离。 几何图形的半径通常是其中包含的最大圆或球的半径。 环，管或其他中空物体的内半径是其空腔的半径。

对于常规多边形，半径与其周长相同。正多边形的内半径也称为心距。在图论中，图的半径是从u到图的任何其他顶点的最大距离的所有顶点u的最小值。

参考资料来源：百度百科-圆心

做到什么程度 速度 还有精度方面啥要求呢， 圆心的定位 其实也就是圆检测， 可以考虑模板匹配和 hough， 要求速度快，亚像素定位的话 最好用模板匹配， 图像预处理的话 主要就是 消噪 增强 二值 边缘提取这些， canny动态双阈值的边缘提取效果是相对稳定且通用性较好的方法。 研究的方向的话 主要是两块 一个是预处理，得到准确且完整的边缘图 二是圆形的识别算法 得考虑效率和精度

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