C#使用OpenCvSharp4库中5个基础函数-灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀、腐蚀

C#使用OpenCvSharp4库中5个基础函数-灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀、腐蚀

使用OpenCV可以对彩色原始图像进行基本的处理，涉及到5个常用的处理：

• 1. 灰度化
• 2. 模糊处理
• 3. Canny边缘检测
• 4. 膨胀
• 5. 腐蚀

1、测试图像lena.jpg

本例中我们采用数字图像处理中经常用到的一副标准图像lena.png作为测试图像，如下图所示:

具体资源下载地址为：lena图像下载地址

2、使用Visual Studio 2022创建一个基于C# .Net控制台的程序

首先我们新建一个基于C# .Net控制台的程序，项目名为OpenCVExample，然后把lena.jpg拷贝到E:\SoftDevelop\CPlus\VS2022Projects\CSharpExamples\OpenCVExample\OpenCVExample\bin\Debug\images对应目录下，如下图所示：

安装OpenCvSharp4和OpenCvSharp4.runtime.win两个NuGet包，或者直接安装OpenCvSharp4.Windows包

安装OpenCvSharp4和OpenCvSharp4.runtime.win两个NuGet包之后，packages.config配置文件如下：

C#示例代码

对应的C#代码如下：

using OpenCvSharp;

namespace OpenCVExample
{
    public class Program
    {
        /// 

        /// OpenCV的5个基础函数-灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀、腐蚀
        /// 
        public static void FiveBasicFunction()
        {
            Mat img = Cv2.ImRead("images/lena.jpg");    // 读取图像
            Mat grayImg = new Mat();
            Cv2.CvtColor(img, grayImg, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
            Mat blurImg = new Mat();
            Cv2.GaussianBlur(grayImg, blurImg, new Size(7, 7), 0);
            Mat cannyImg = new Mat();
            Cv2.Canny(blurImg, cannyImg, 150, 200);
            Mat dialationImg = new Mat();
            Mat kernel = new Mat(5, 5, MatType.CV_8UC1);
            Cv2.Dilate(blurImg, dialationImg, kernel);
            Mat erodeImg = new Mat();
            Cv2.Erode(dialationImg, erodeImg, kernel);


            Cv2.ImShow("Image", img);   // 显示原图像
            Cv2.ImShow("Gray Image", grayImg);  // 显示灰度图像
            Cv2.ImShow("Blur Image", blurImg);  // 显示高斯模糊图像
            Cv2.ImShow("Canny Image", cannyImg);    // 显示Canny边缘检测图像
            Cv2.ImShow("Dialation Image", dialationImg);    // 膨胀图
            Cv2.ImShow("Erode Image", erodeImg);    // 腐蚀图


            Cv2.WaitKey(0);

            Cv2.DestroyAllWindows();
        }
       
        static void Main(string[] args)
        {
            FiveBasicFunction();
           
            //Console.ReadKey();
        }
    }
}

程序运行结果

在VS2022中运行上述代码，结果如下图所示：

参考资料

• https://github.com/shimat/opencvsharp
• LEARN OPENCV C++ in 4 HOURS | Including 3x Projects | Computer Vision
• Learn-OpenCV-cpp-in-4-Hours
• LEARN OPENCV in 3 HOURS with Python | Including 3xProjects | Computer Vision
• Learn-OpenCV-in-3-hours