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C# 使用 OpenCV 基础

news 来源：原创 2025/7/12 19:58:50

一、C#安装OpenCV

在这里插入图片描述

安装上面两个模块

二、使用

导入

using OpenCvSharp;

加载图片

// 导入图片
Mat image = Cv2.ImRead(@"C:\x5.bmp");
// 拷贝
Mat image2 = image.Clone();// 打开窗口
Cv2.NamedWindow("image", WindowFlags.AutoSize);
// 显示图片
Cv2.ImShow("image", image);// 如果闪退写入下方代码
Cv2.WaitKey(0);

三、图片预处理

腐蚀

Mat dstimage = new Mat();
Cv2.NamedWindow("dstimage", WindowFlags.AutoSize);
// 腐蚀
Mat elem = Cv2.GetStructuringElement(MorphShapes.Cross, new Size() { Width = 10, Height = 10 });
Cv2.Erode(image, dstimage, elem);
Cv2.ImShow("dstimage", dstimage);

膨胀

Cv2.Dilate(image, dstimage, elem);
Cv2.ImShow("dstimage", dstimage);

开运算

Cv2.MorphologyEx(image, dstimage, MorphTypes.Close, elem);
Cv2.ImShow("dstimage", dstimage);

闭运算

Cv2.MorphologyEx(image, dstimage, MorphTypes.Open, elem);
Cv2.ImShow("dstimage", dstimage);

进行均值滤波处理

Cv2.NamedWindow("dstimage", WindowFlags.AutoSize);
Cv2.Blur(image, dstimage, new Size() { Width = 10, Height = 10 });
Cv2.ImShow("dstimage", dstimage);

四、保存图片

Cv2.ImWrite(@"C:\001.bmp", image);

五、关闭窗口释放资源

Cv2.DestroyAllWindows();

六、边缘化

处理x方向的梯度

Mat gart_x = new Mat();
Mat abs_gart_x = new Mat();
// 输入图片， 输出图片， 处理的格式 16位有符号， 1.0 x方向的处理倒数
Cv2.Sobel(image, gart_x, MatType.CV_165, 1, 0);
// 对图片进行高亮处理
Cv2.ConvertScaleAbs(gart_x, abs_gart_x);
Cv2.ImShow("x方向", abs_gart_x);

处理y方向

Mat gart_y = new Mat();
Mat abs_gart_y = new Mat();Cv2.Sobel(image, gart_y, MatType.CV_165, 0, 1);
// 对图片进行高亮处理
Cv2.ConvertScaleAbs(gart_y, abs_gart_y);
Cv2.ImShow("x方向", abs_gart_y);

合并 x 和 y

Mat dst = new Mat();
// x的图像， x图像的权重， y的图像， y图像的权重
Cv2.AddWeighted(abs_gart_x, 0.5, abs_gart_y, 0.5, 0, dst);
Cv2.ImShow("合并", dst);

七、图片转换

灰度图

Mat grayImage = new Mat();
Cv2.CvtColor(image, grayImage, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
Cv2.ImShow("灰度图", grayImage);

C# 使用 OpenCV 基础

一、C#安装OpenCV 安装上面两个模块二、使用导入 using OpenCvSharp;加载图片 // 导入图片 Mat image Cv2.ImRead("C:\x5.bmp"); // 拷贝 Mat image2 image.Clone();// 打开窗口 Cv2.NamedWindow("image", WindowFlags.AutoSize); // 显示图片 Cv2…...

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大数据Spark（五十九）：Standalone集群部署

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