C# OpenCvSharp DNN 二维码增强 超分辨率

效果

项目

代码

cs 复制代码
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Dnn;
using OpenCvSharp.Extensions;

namespace OpenCvSharp_DNN_二维码增强
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        public Form1()
        {
            InitializeComponent();
        }

        private string fileFilter = "*.*|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.tiff;*.tiff;*.png";
        Bitmap bmp;
        String imgPath = "";

        const string prototxt_path = "sr.prototxt";
        const string caffe_model_path = "sr.caffemodel";

        private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();
            ofd.Filter = fileFilter;
            if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;
            imgPath = ofd.FileName;
            bmp = new Bitmap(imgPath);
            pictureBox1.Image = bmp;

        }

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (pictureBox1.Image == null)
            {
                return;
            }

            var src = Cv2.ImRead(imgPath, ImreadModes.Grayscale);
            var srnet = CvDnn.ReadNetFromCaffe(prototxt_path, caffe_model_path);
            Mat blob = CvDnn.BlobFromImage(src, 1.0 / 255, src.Size(), new Scalar(0.0f), false, false);
            srnet.SetInput(blob);
            var prob = srnet.Forward();
            var dst = new Mat(prob.Size(2), prob.Size(3), MatType.CV_8UC1);
            for (int row = 0; row < prob.Size(2); row++)
            {
                for (int col = 0; col < prob.Size(3); col++)
                {
                    float pixel = prob.At<float>(0, 0, row, col) * 255;
                    dst.Set<byte>(row, col, (byte)(Math.Max(0, Math.Min(pixel, 255f))));
                }
            }
            pictureBox2.Image = BitmapConverter.ToBitmap(dst);

            // Cv2.ImShow("src", src);
            // Cv2.ImShow("dst", dst);
        }
    }
}

Demo下载

相关推荐
GIOTTO情几秒前
智能媒介投放技术迭代:从人工规则调控到AI全域动态调度的架构演进
人工智能·架构
Herlie1 分钟前
2026新品上新季:3款AI电商套图生成工具实测
大数据·人工智能
人工智能研究所3 分钟前
字节开源 OmniShow:文本,图片,音频,人体姿态多输入,一键成片
人工智能·神经网络·开源·音视频·开源软件·字节跳动·ai 视频
珠海西格电力3 分钟前
西格电力零碳园区管理系统的技术架构是怎样的?
大数据·运维·人工智能·物联网·架构·能源
醒醒该学习了!6 分钟前
AI视频与数字人工具
人工智能
海棠AI实验室8 分钟前
把“选题三角”做成一个评分系统:Prompt 工程 + 多模型投票实战
人工智能·prompt
深圳市机智人激光雷达10 分钟前
时空解算与图优化:激光雷达 3D 建图的技术原理与实现流程
人工智能·3d·机器人·自动化·自动驾驶·激光雷达
数幄科技10 分钟前
电力装备制造业智能化转型】【数据基础设施篇】【5】数据采集 ETL 的可靠性设计
大数据·人工智能·算法·数据治理·数幄科技
海伯森技术11 分钟前
海伯森3D线光谱共焦精密测量技术及产业化应用
大数据·人工智能·3d
莱歌数字12 分钟前
服务器风扇转速越高,散热就越好吗?
人工智能·制造·散热