是的，你可以将代码修改为计算圆形区域内像素值总和。在使用积分图进行优化时，需要注意圆形区域的边界问题。
以下是修改后计算圆形区域内像素值总和的示例代码：
// 计算积分图
cv::Mat integralImage;
cv::integral(image1, integralImage, CV_32S);
int currentRadius = 0;
double sum = 0;
while (sum < sum1 * ratio / 100)
{
int topLeftX = Center.x - currentRadius;
int topLeftY = Center.y - currentRadius;
int bottomRightX = Center.x + currentRadius;
int bottomRightY = Center.y + currentRadius;
if (topLeftX >= 0 && topLeftY >= 0 && bottomRightX < image1.cols && bottomRightY < image1.rows)
{
// 使用积分图快速计算矩形区域内像素值总和
// 计算四个象限上的点数
int pointsCount = integralImage.at<int>(bottomRightY, bottomRightX)
- integralImage.at<int>(topLeftY - 1, bottomRightX)
- integralImage.at<int>(bottomRightY, topLeftX - 1)
+ integralImage.at<int>(topLeftY - 1, topLeftX - 1);
// 剔除多余的角度范围外的点数
double angleRatio = ((currentRadius * M_PI) / 2.0) / (2 * M_PI);
pointsCount *= angleRatio;
// 根据面积比例计算总和
sum += pointsCount * image1.at<uchar>(Center.y, Center.x);
}
else
{
// 超出图像边界，跳出循环
break;
}
currentRadius += 6;
}
beamdiameter_energy = (currentRadius - 6) * 2;
return true;
在这个修改后的代码中，我们首先计算圆形区域内四个象限上的点数，并根据角度比例剔除多余的点数。然后，根据面积比例将点数转换为总和。这样可以实现对圆形区域内像素值的快速计算。
希望这次回答能够满足你的需求。如果还有其他问题，请随时提问。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
