图像处理技术OpencvSharp入门
目录
第一部分 初识Opencv
1.C# 下Opencv库
2.安装OpenCvSharp
第二部分 OpencvSharp入门
1.加载图像文件
2.显示图像
第三部分 基础应用
1.颜色转换
2.尺寸调整
3.二值化
4.四则运算
5.颜色分割
6.直线检测
初识Opencv
C# 下使用Opencv 库
•在.NET下常用OpenCV进行图像处理工作,常用的.NET下的OpenCV库有Emgu CV和OpenCVSharp。
• Emgu CV是.NET平台下对OpenCV图像处理库的封装,也就是.NET版的OpenCV。由于OpenCV是用C和C++编写的,Emgu用C#对其进行封装,允许用.Net语言来调用OpenCV函数,如C#、VB、VC++等。
•OpenCvSharp 是一个OpenCV的.Net wrapper，应用最新的OpenCV库开发，使用习惯比EmguCV更接近原始的OpenCV，有详细的使用样例供参考。该库采用LGPL发行，对商业应用友好。使用OpenCvSharp，可用C#，VB.NET等语言实现多种流行的图像处理(image processing)与计算机视觉(computer vision)算法。
•使用VS2022新建一个.net6窗体项目。
•搜索安装opencvsharp4，安装OpenCvSharp4.Windows包。
OpencvSharp入门
加载图像文件
•创建一个帮助类OpencvHelper，后面都在此类中实现功能
•首先 usingOpenCvSharp;
•如何加载一个图像，返回Mat对象
•Mat mat= Cv2.ImRead(fileName, ImreadModes.Color);//加载为彩色图像，结果是三通道
•Mat mat= Cv2.ImRead(fileName, ImreadModes.Grayscale);//加载为灰度图像，结果是单通道，彩色的默认转灰色
•Mat mat= Cv2.ImRead(fileName, ImreadModes.AnyColor);//加载任意图像，结果随图像，灰色或者彩色。
Cv2.ImShow(“窗口名称”, mat);//mat是将要显示的Mat对象，
此处显示Mat对象必须是BGR格式，其他像素格式，需要转回BGR格
式再显示
•Cv2.WaitKey();//用于Cv2.ImShow的等待。没有此句则立即执行下一行代码
颜色转换
•Mat mat = Cv2.ImRead(fileName, ImreadModes.Color);
•Mat gray= newMat();
Cv2.CvtColor(mat, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
•Mat mat = Cv2.ImRead(fileName, ImreadModes.Color);
•Mat hsv= newMat();
Cv2.CvtColor(mat, gray, ColorConversionCodes.BGR2HSV);//BGR转HSV格式
重点：ColorConversionCodes枚举
尺寸调整
•Mat result = newMat();
•Cv2.Resize(mat, result, newOpenCvSharp.Size(100,100));
•重点：Cv2.Resize方法，有多个重载
二值化
•Mat gray = newMat();
•Cv2.CvtColor(mat, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);//转灰度图
•Scalarscalar = Cv2.Mean(gray);//计算灰度图平均值
•Cv2.Threshold(gray, gray, scalar.Val0, 255, ThresholdTypes.Binary);//二值化
四则运算
•原则：通道相同，尺寸相同，才能运算。
Cv2.BitwiseAnd//与预算
Cv2.BitwiseNot//取反运算
Cv2.BitwiseOr //或运算
Cv2.BitwiseXor //异或运算
Cv2.Add//两图相加
Cv2.Subtract//两图相减
Cv2.Multiply //乘法
Cv2.Divide //除法
颜色分割
•// HSV:H颜色范围
•// Orange 0 - 22
•//Yellow 22 - 38
•// Green 38 - 75
•// Blue 75 - 130
•// Violet 130 - 160
•// Red 160 - 179
•下面示例实分割红色区域代码
public static Mat GetColor(Mat mat){
•Cv2.ImShow("mat", mat);
•Mat hsv = newMat();//HSV格式对象
•Cv2.CvtColor(mat,hsv, ColorConversionCodes.BGR2HSV);//颜色转换
•var mask = hsv.InRange(newScalar(0, 46, 46), newScalar(29, 255, 255));//红色区域
•varmask2 = hsv.InRange(newScalar(165, 46, 46), newScalar(180, 255, 255));//红色区域
•Cv2.BitwiseOr(mask, mask2, mask);//范围叠加
•Cv2.BitwiseNot(mask, mask);//取反，黑白颜色反过来
•Cv2.ImShow("mask", mask);
•Mat mat1 = newMat();
•Cv2.CvtColor(mask, mat1, ColorConversionCodes.GRAY2BGR);//灰度图转彩色图，
•Cv2.Add(mat, mat1, mat1);//与原图相加，获取红色的区域
•Cv2.ImShow("mat1", mat1);
•Cv2.WaitKey();
•returnmat1;
}
直线检测
Cv2.ImShow("mat", mat);
Mat gray = ConvertToBlackBinary(mat);
Cv2.ImShow("二值化", gray);
varkenal3 = Cv2.GetStructuringElement(MorphShapes.Rect, newOpenCvSharp.Size(2, 2));
Cv2.Dilate(gray, gray, kenal3);//
Cv2.ImShow("二值化Dilate", gray);
Cv2.Canny(gray, gray, 50, 150);
Cv2.ImShow("Canny", gray);
varlines = Cv2.HoughLinesP(gray, 1, Math.PI / 180, 100, 250, 50);
if (lines.Length > 0)
{
for (int i = 0; i < lines.Length; i++)
{
Cv2.Line(mat, lines[i].P1, lines[i].P2,newScalar(255,0,0),1, LineTypes.AntiAlias);
}
}
Cv2.ImShow("结果", mat);
return mat;
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