C# 中使用OPenCV(Emgu)心得

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编程环境是VS2005，使用的Emgucv 2.1.0.793版本。

1.先是在程序中图像的导入，我是根据图像路径实现，其中path是string类型，是图像路径。

IntPtr img=CvInvoke.cvLoadImage(path, Emgu.CV.CvEnum.LOAD_IMAGE_TYPE.CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);

2．图像灰度化处理，先创建一幅尺寸大小为为原图的8位图像GrayImg1：

Rectangle cr = CvInvoke.cvGetImageROI(img1);

                int width = cr.Width;

                int height = cr.Height;

IntPtr GrayImg1 = CvInvoke.cvCreateImage(cr.Size, Emgu.CV.CvEnum.IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_8U, 1);

现在就能使用cvCvtColor函数实现灰度化：

CvInvoke.cvCvtColor(img1, GrayImg1, Emgu.CV.CvEnum.COLOR_CONVERSION.CV_BGR2GRAY);

3.直方图的创建，并获取数据

int[] hist_size = new int[1] { 256 };//建一个数组来存放直方图数据

IntPtr HistImg=CvInvoke.cvCreateHist(1, hist_size, Emgu.CV.CvEnum.HIST_TYPE.CV_HIST_ARRAY, null, 1);//创建了一个空的直方图

CvInvoke.cvCalcHist(inPtr1, HistImg,false,System.IntPtr.Zero);//计算inPtr1指向图像的数据，并传入Histimg中，其中IntPtr[] inPtr1 = new IntPtr[1] { SubImg}。

现在要获取Histimg中的具体数据：

for (int i = 0; i < 256; i++)

            {

                temphist[i] = CvInvoke.cvQueryHistValue_1D(histImg, i);

            }

这样在数组temphist中保存了直方图数据。

4.对第一步中由cvLoadImage导入的图像进行像素点的操作。由于img 是IntPtr类型无法直接进行操作，所以首先要进行格式的转化，把IntPtr型转换成MIplImage：

Emgu.CV.Structure.MIplImage MIpImg =

(Emgu.CV.Structure.MIplImage)System.Runtime.InteropServices.Marshal.PtrToStructure(img, typeof(Emgu.CV.Structure.MIplImage));

然后再C#中使用unsafe中指针操作：npixel = (int)((byte*)img.imageData + img.widthStep * i)[j];

5.在二值话的图像，对不为零的区域经行检测。

IntPtr Dyncontour = new IntPtr();//存放检测到的图像块的首地址

IntPtr Dynstorage = CvInvoke.cvCreateMemStorage(0);开辟内存区域

int n= CvInvoke.cvFindContours(tempimg, Dynstorage, ref Dyncontour, StructSize.MCvContour, Emgu.CV.CvEnum.RETR_TYPE.CV_RETR_CCOMP,Emgu.CV.CvEnum.CHAIN_APPROX_METHOD.CV_CHAIN_APPROX_NONE, new Point(0, 0));

n表示检测到不为零区域的个数。

6.对第五步检测到的区域绘制轮廓

for(;DyncontourTemp!=null&&DyncontourTemp.Ptr.ToInt32()!=0;DyncontourTemp=DyncontourTemp.HNext)

{

CvInvoke.cvDrawContours(tempContImg, DyncontourTemp,new MCvScalar(255, 255, 255),new MCvScalar(255, 255, 255), 0, 1, Emgu.CV.CvEnum.LINE_TYPE.EIGHT_CONNECTED, new Point(0, 0));

 }

其中的DyncontourTemp为

Seq<Point> DyncontourTemp1= new Seq<Point>(Dyncontour, null)；//方便对IntPtr类型进行操作

Seq<Point> DyncontourTemp=DyncontourTemp1;

7．对第五步检测出的区域的坐标提取，通过cvFindContours函数的调用在 Dyncontour中存放的是不为零区域坐标的值存储在内存中的首地址指针。

seq<Point> DyncontourTemp1= new Seq<Point>(Dyncontour, null); //方便对IntPtr类型进行操作

int total=contourImg.Total;//contourImg包含的元素的总数

 int TempX = 0;  int TempY = 0;int[,] contourArray = new int[2,total];

 //获得轮廓的坐标值

 for (int i = 0; i < total;i++ )

{

  contourArray[0,i]=contourImg[i].X;

  contourArray[1,i]=contourImg[i].Y;

 }