C#使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形
前言
本文主要介绍如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形。
准备工作
首先创建一个Wpf项目——WpfOpenCV，这里版本使用Framework4.7.2。
然后使用Nuget搜索【Emgu.CV】，如下图。
这里的Emgu.CV选择4.3.0.3890版本，然后安装Emgu.CV和Emgu.CV.runtime.windows。
使用OPenCV剪切矩形
现在，我们进入项目，进行OPenCV的调用。
首先引入命名空间，如下：
using Emgu.CV;
using Emgu.CV.CvEnum;
using Emgu.CV.Structure;
using System.Drawing;
using System.Windows.Forms;
然后编写矩形剪切函数——CutRectangleImage。
函数里，我们先将图像进行缩放，这样可以有效的减少检测到的矩形数量。
再将图片处理成灰度模式，然后再高斯模糊，再边缘化。
然后，我们就可以在图片里查找图形轮廓了，当轮廓有三个顶点，那么它是三角形，如果有四个顶点，那么它c#教程是四边形；我们要截取矩形，所以这里要加一个角度的判断，四个角必须都在80-100度之间。
取到了顶点后，在依据顶点剪切图片就可以了。
下面是截取矩形的代码，代码中只截取了宽度最大的那个矩形。
public void CutRectangleImage(string imagePath)
{
Image<Bgr, Byte> src = new Image<Bgr, byte>(imagePath);
int scale = 1;
if (src.Width > 500)
{
scale = 2;
}
if (src.Width > 1000)
{
scale = 10;
}
if (src.Width > 10000)
{
scale = 100;
}
var size = new Size(src.Width / scale, src.Height / scale);
Image<Bgr, Byte> srcNewSize = new Image<Bgr, byte>(size);
CvInvoke.Resize(src, srcNewSize, size);
//将图像转换为灰度
UMat grayImage = new UMat();
CvInvoke.CvtColor(srcNewSize, grayImage, ColorConversion.Bgr2Gray);
//使用高斯滤波去除噪声
CvInvoke.GaussianBlur(grayImage, grayImage, new Size(3, 3), 3);
UMat cannyEdges = new UMat();
CvInvoke.Canny(grayImage, cannyEdges, 60, 180);//通过边缘化，然后取出轮廓
#region 取三角形和矩形的顶点坐标
List然后编写一个打开文件的函数，在成功打开文件后调用CutRectangleImage。
private void btnRectangle_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
System.Windows.Forms.OpenFileDialog frm = new System.Windows.Forms.OpenFileDialog();
frm.Filter = "(*.jpg,*.png,*.jpeg,*.bmp,*.gif)|*.jgp;*.png;*.jpeg;*.bmp;*.gif|All files(*.*)|*.*";
if (frm.ShowDialog() == System.Windows.Forms.DialogResult.OK)
{
CutRectangleImage(frm.FileName);
}
}
然后运行项目，点击剪切矩形文件。
然后到debug文件夹下，查看结果。
测试结果如下图所示：
图中红线为检测到矩形后，手动画上去的矩形轮廓。
使用OPenCV剪切圆形
编写矩形剪切函数——CutCircleImage。
函数里，我们依然先将图像进行缩放，为了有效的减少检测到的圆形数量。
再将图片处理成灰度模式，然后再高斯模糊。
然后再使用霍夫圆检测函数，获取圆的圆心和半径。
最后再根据圆心和半径计算出最小矩形，然后将圆剪切并保存。
代码如下：
public void CutCircleImage(string imagePath)
{
Image<Bgr, Byte> src = new Image<Bgr, byte>(imagePath);
int scale = 1;
if (src.Width > 500)
{
scale = 2;
}
if (src.Width > 1000)
{
scale = 10;
}
if (src.Width > 10000)
{
scale = 100;
}
var size = new Size(src.Width / scale, src.Height / scale);
Image<Bgr, Byte> srcNewSize = new Image<Bgr, byte>(size);
CvInvoke.Resize(src, srcNewSize, size);
//将图像转换为灰度
UMat grayImage = new UMat();
CvInvoke.CvtColor(srcNewSize, grayImage, ColorConversion.Bgr2Gray);
//使用高斯滤波去除噪声
CvInvoke.GaussianBlur(grayImage, grayImage, new Size(3, 3), 3);
//霍夫圆检测
CircleF[] circles = CvInvoke.HoughCircles(grayImage, HoughModes.Gradient, 2.0, 200.0, 100.0, 180.0, 5);
Rectangle rectangle = new Rectangle();
float maxRadius = 0;
foreach (CircleF circle in circles)
{
var center = circle.Center;//圆心
var radius = circle.Radius;//半径
if (radius > maxRadius)
{
maxRadius = radius;
rectangle = new Rectangle((int)(center.X - radius) * scale,
(int)(center.Y - radius) * scale,
(int)radius * 2 * scale + scale,
(int)radius * 2 * scale + scale);
}
srcNewSize.Draw(circle, new Bgr(System.Drawing.Color.Blue), 4);
}
CvInvoke.Imwrite("原始图片.bmp", srcNewSize); //保存原始图片
if (maxRadius == 0)
{
MessageBox.Show("没有圆形");
}
CvInvoke.cvSetImageROI(srcNewSize.Ptr, rectangle);//设置兴趣点—ROI（region of interest ）
var clone = srcNewSize.Clone();
CvInvoke.Imwrite("剪切的圆形图片.bmp", clone); //保存结果图
src.Dispose();
srcNewSize.Dispose();
grayImage.Dispose();
}
运行项目进行测试，结果如下：
到此，C#使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形就已经介绍完了。
代码已经传到Github上了，欢迎大家下载。
Github地址： https://github.com/kiba518/OpenCv_CutImage
注：此文章为原创，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处！
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