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:
-
- 灰度化
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- 模糊处理
-
- Canny边缘检测
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- 膨胀
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- 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:
config
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<packages>
<package id="OpenCvSharp4" version="4.9.0.20240103" targetFramework="net48" />
<package id="OpenCvSharp4.runtime.win" version="4.9.0.20240103" targetFramework="net48" />
<package id="System.Buffers" version="4.5.1" targetFramework="net48" />
<package id="System.Memory" version="4.5.5" targetFramework="net48" />
<package id="System.Numerics.Vectors" version="4.5.0" targetFramework="net48" />
<package id="System.Runtime.CompilerServices.Unsafe" version="6.0.0" targetFramework="net48" />
<package id="System.ValueTuple" version="4.5.0" targetFramework="net48" />
</packages>
C#示例代码
对应的C#代码如下:
CSharp
using OpenCvSharp;
namespace OpenCVExample
{
public class Program
{
/// <summary>
/// OpenCV的5个基础函数-灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀、腐蚀
/// </summary>
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: