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
成富37 分钟前
文本转SQL(Text-to-SQL),场景介绍与 Spring AI 实现
数据库·人工智能·sql·spring·oracle
CSDN云计算1 小时前
如何以开源加速AI企业落地,红帽带来新解法
人工智能·开源·openshift·红帽·instructlab
艾派森1 小时前
大数据分析案例-基于随机森林算法的智能手机价格预测模型
人工智能·python·随机森林·机器学习·数据挖掘
hairenjing11231 小时前
在 Android 手机上从SD 卡恢复数据的 6 个有效应用程序
android·人工智能·windows·macos·智能手机
小蜗子1 小时前
Multi‐modal knowledge graph inference via media convergenceand logic rule
人工智能·知识图谱
SpikeKing1 小时前
LLM - 使用 LLaMA-Factory 微调大模型 环境配置与训练推理 教程 (1)
人工智能·llm·大语言模型·llama·环境配置·llamafactory·训练框架
黄焖鸡能干四碗2 小时前
信息化运维方案,实施方案,开发方案,信息中心安全运维资料(软件资料word)
大数据·人工智能·软件需求·设计规范·规格说明书
2 小时前
开源竞争-数据驱动成长-11/05-大专生的思考
人工智能·笔记·学习·算法·机器学习
ctrey_2 小时前
2024-11-4 学习人工智能的Day21 openCV(3)
人工智能·opencv·学习
攻城狮_Dream2 小时前
“探索未来医疗:生成式人工智能在医疗领域的革命性应用“
人工智能·设计·医疗·毕业