所以，我有一个任务：使用Kruskal算法的修改将图像分成区域并识别哪些是圆形并打印它们的半径。
找到区域相对简单，我做到了。但是，寻找圈子比较棘手。我的想法是找到一个区域的所有边界点，找到该圆的平均点 - 可能的中心 - 并计算每个边界点和“中心”之间的距离。然后，如果它们没有太大差别，那确实是一个圆圈。
首先，这是否可行？ 其次，这种方法也会将很薄的环识别为圆圈，我不希望这样。我该如何解决这个问题？
UPD：如何有效地找到边界点？最后一层BFS？少于6个邻居的点数（虽然对我来说看起来像暴力）？
答案 0 :(得分：3)
通过平均边界点到中心的距离估算半径后，计算：
然后，如果这是一个磁盘，这些区域的比例应接近1。您可以定义一些公差。例如：
或者，可以在没有边界点的情况下估计半径。只计算每个区域点到中心的平均距离，然后乘以3/2。