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XP.ImageProcessing.Processors/检测分析/VoidMeasurementProcessor.cs

@@ -1,22 +1,22 @@
 // ============================================================================
-// 文件� VoidMeasurementProcessor.cs
+// 文件名: VoidMeasurementProcessor.cs
 // 描述: 空隙测量算子
 //
 // 处理流程:
 //   1. 构建多边形ROI掩码，计算ROI面积
-//   2. 在ROI内进行�阈值分割��气泡区�
+//   2. 在ROI内进行双阈值分割提取气泡区域
 //   3. 形态学膨胀合并相邻气泡
 //   4. 轮廓检测，计算每个气泡面积
-//   5. 计算空隙�= 总气泡��/ ROI�积
+//   5. 计算空隙率 = 总气泡面积 / ROI面积
 // ============================================================================
 
 using Emgu.CV;
 using Emgu.CV.CvEnum;
 using Emgu.CV.Structure;
 using Emgu.CV.Util;
+using XP.ImageProcessing.Core;
 using Serilog;
 using System.Drawing;
-using XP.ImageProcessing.Core;
 
 namespace XP.ImageProcessing.Processors;
 
@@ -32,7 +32,7 @@ public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
 
     protected override void InitializeParameters()
     {
-        // ── 多边形ROI（由UI注入，最�2个点�──
+        // ── 多边形ROI（由UI注入，最多32个点） ──
         Parameters.Add("PolyCount", new ProcessorParameter("PolyCount", "PolyCount", typeof(int), 0, null, null, "") { IsVisible = false });
         for (int i = 0; i < 32; i++)
         {
@@ -40,7 +40,7 @@ public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
             Parameters.Add($"PolyY{i}", new ProcessorParameter($"PolyY{i}", $"PolyY{i}", typeof(int), 0, null, null, "") { IsVisible = false });
         }
 
-        // ── 气泡检测��──
+        // ── 气泡检测参数 ──
         Parameters.Add("MinThreshold", new ProcessorParameter(
             "MinThreshold",
             LocalizationHelper.GetString("VoidMeasurementProcessor_MinThreshold"),
@@ -109,7 +109,7 @@ public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
         }
         else
         {
-            // 无ROI时使用全�
+            // 无ROI时使用全图
             roiMask = new Image<Gray, byte>(w, h);
             roiMask.SetValue(new Gray(255));
         }
@@ -152,7 +152,7 @@ public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
             CvInvoke.BitwiseAnd(voidImg, roiMask, voidImg);
         }
 
-        // ── 轮廓检�──
+        // ── 轮廓检测 ──
         using var contours = new VectorOfVectorOfPoint();
         using var hierarchy = new Mat();
         CvInvoke.FindContours(voidImg, contours, hierarchy, RetrType.External, ChainApproxMethod.ChainApproxSimple);
@@ -183,7 +183,7 @@ public class VoidMeasurementProcessor : ImageProcessorBase
             });
         }
 
-        // 按�积从大到�排�
+        // 按面积从大到小排序
         voids.Sort((a, b) => b.Area.CompareTo(a.Area));
         for (int i = 0; i < voids.Count; i++) voids[i].Index = i + 1;
 
@@ -227,4 +227,4 @@ public class VoidRegionInfo
     public double AreaPercent { get; set; }
     public Rectangle BoundingBox { get; set; }
     public Point[] ContourPoints { get; set; } = Array.Empty<Point>();
-}
+}