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前言
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在C#调用OpenCV其实非常简单,因为C#中有很多OPenCV的开源类库。
本文主要介绍在WPF项目中使用OpenCVSharp3-AnyCPU
开源类库处理图片,下面我们先来做开发前的准备工作。
准备工作
首先,我们先创建一个WPF项目。
然后,在Nuget上搜索OpenCVSharp,如下图:
接着,我们选择OpenCVSharp3-AnyCPU选项进行安装 。
安装了OpenCVSharp3-AnyCPU后,我们的项目会自动引入4个类库,如下图:
到这里,我们的准备工作就完成了,非常简单。
C#中应用OPenCV
现在,我们进入项目,进行OPenCV的调用。
我们先引入OpenCV相关的命名空间,如下:
using OpenCvSharp; using OpenCvSharp.Extensions;
然后我们在项目中使用Mat类来进行图片操作。
红蓝颜色通道互换
在OPenCV里,Mat类是非常重要的,它是处理图片的入口。
现在,我们先做一个简单的图片操作,红蓝通道颜色互换,代码如下:
Mat mat = new Mat(@"..\..\Images\ocv02.jpg", ImreadModes.Unchanged); for (var y = 0; y < mat.Height; y++) { for (var x = 0; x < mat.Width; x++) { Vec3b color = mat.Get(y, x); var temp = color.Item0; color.Item0 = color.Item2; //B 转 R color.Item2 = temp; //R 转 B mat.Set(y, x, color); } } var mem = mat.ToMemoryStream(); BitmapImage bmp = new BitmapImage(); bmp.BeginInit(); bmp.StreamSource = mem; bmp.EndInit(); imgOutput.Source = bmp; mat.Dispose();/// 该方法在mat里被重写了,可以释放资源,可以放心调用
效果图如下:
可以看到,我们成功的处理了图片的红蓝通道颜色互换。
现在我们再多做一些OpenCV的操作。
腐蚀
代码如下:
using (var src = new Mat(@"..\..\Images\ocv02.jpg", ImreadModes.AnyDepth | ImreadModes.AnyColor)) { Cv2.Erode(src, src, new Mat()); var mem = src.ToMemoryStream(); BitmapImage bmp = new BitmapImage(); bmp.BeginInit(); bmp.StreamSource = mem; bmp.EndInit(); imgOutput.Source = bmp; }
效果图如下:
反转
代码如下:
using (var src = new Mat(@"..\..\Images\ocv02.jpg", ImreadModes.AnyDepth | ImreadModes.AnyColor)) { using (var dst = new Mat())//复制以后处理 { Cv2.BitwiseNot(src, dst, new Mat()); var mem = dst.ToMemoryStream(); BitmapImage bmp = new BitmapImage(); bmp.BeginInit(); bmp.StreamSource = mem; bmp.EndInit(); imgOutput.Source = bmp; } }
效果图如下:
亮度—变暗
代码如下:
BitmapImage bmpSource = new BitmapImage(new Uri("pack://application:,,,/images/ocv02.jpg" )); Mat mat = bmpSource.ToMat(); for (var y = 0; y < mat.Height; y++) { for (var x = 0; x < mat.Width; x++) { Vec3b color = mat.Get(y, x); int item0 = color.Item0; int item1 = color.Item1; int item2 = color.Item2; #region 变暗 item0 -= 60; item1 -= 60; item2 -= 60; if (item0 < 0) item0 = 0; if (item1 < 0) item1 = 0; if (item2 < 0) item2 = 0; #endregion #region 变亮 //item0 += 80; //item1 += 80; //item2 += 80; //if (item0 > 255) // item0 = 255; //if (item1 > 255) // item1 = 255; //if (item2 > 255) // item2 = 255; #endregion color.Item0 = (byte)item0; color.Item1 = (byte)item1; color.Item2 = (byte)item2; mat.Set(y, x, color); } } var mem = mat.ToMemoryStream(); BitmapImage bmp = new BitmapImage(); bmp.BeginInit(); bmp.StreamSource = mem; bmp.EndInit(); imgOutput.Source = bmp; mat.Dispose();/// 该方法在mat里被重写了,可以释放资源,可以放心调用
可以看到,这里的代码稍微有点特别。
我们通过BitmapImage导入图片后,直接使用BitmapImage的对象的ToMat方法,把BitmapImage转换成了Mat类的对象。
这个ToMat方法,我们需要特别留意一下,因为他并不是BitmapImage类的方法,它是一个扩展方法,只有我们引用了OpenCvSharp命名空间,BitmapImage和Bitmap对象才会增加扩展方法ToMat。
效果图如下:
顶点变化
代码如下:
using (var src = new Mat(@"..\..\Images\ocv02.jpg", ImreadModes.AnyDepth | ImreadModes.AnyColor)) { using (var dst = new Mat())//复制以后处理 { //设置原图变换顶点 List< Point2f> AffinePoints0 =new List() { new Point2f(100, 50), new Point2f(100, 390), new Point2f(600, 50) }; //设置目标图像变换顶点 List AffinePoints1 = new List () { new Point2f(200, 100), new Point2f(200, 330), new Point2f(500, 50) }; //计算变换矩阵 Mat Trans =Cv2.GetAffineTransform(AffinePoints0, AffinePoints1); //矩阵仿射变换 Cv2.WarpAffine(src, dst, Trans,new OpenCvSharp.Size() { Height= src.Cols, Width= src.Rows }); var mem = dst.ToMemoryStream(); BitmapImage bmp = new BitmapImage(); bmp.BeginInit(); bmp.StreamSource = mem; bmp.EndInit(); imgOutput.Source = bmp; } }
效果图如下:
美颜磨皮 双边滤波
代码如下:
using (var src = new Mat(@"..\..\Images\ocv02.jpg", ImreadModes.AnyDepth | ImreadModes.AnyColor)) { using (var dst = new Mat())//复制以后处理 { Cv2.BilateralFilter(src, dst, 15, 35d, 35d); var mem = dst.ToMemoryStream(); BitmapImage bmp = new BitmapImage(); bmp.BeginInit(); bmp.StreamSource = mem; bmp.EndInit(); imgOutput.Source = bmp; } }
效果图如下:
大家可以看到,图片中有很多OpenCV的特效处理,而文章中只是介绍了几个,这是因为其他处理和文章中的特效处理的方法大同小异,所以就只列举了这几个。
有兴趣的朋友可以自行下载代码学习。
到此C#调用OpenCV开发简易版美图工具就讲完了。
代码已经传到Github上了,欢迎大家下载。
Github地址:https://github.com/kiba518/WpfOpenCV
总结
以上所述是小编给大家介绍的C#调用OpenCV开发简易版美图工具,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对创新互联网站的支持!
如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!
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