Net AI学习笔记系列第五章 net教学视频教程

第五章；OpenCVSharp实操——图片中物体轮廓查找描绘

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前言

一、OpenCVSharp实操——图片中物体轮廓查找描绘

二、步骤

1.开发工具

2.引入库

3.示例代码

4.运行效果

总结

前言

本文主要介绍使用OpenCVSharp中的 FindContours方法识别和提取图像中物体边缘轮廓，并用DrawContours方法描绘轮廓。

一、OpenCVSharp实操——图片中物体轮廓查找描绘

示例展示了一步一步在一张大图中识别查找物体的边缘轮廓，并将轮廓描绘出来。

二、步骤

1.开发工具

VS2019+.net 4.8+OpenCvSharp4

2.引入库

Install-Package OpenCvSharp4

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.ComponentModel;

using System.Data;

using System.Drawing;

using System.Linq;

using System.Text;

using System.Threading.Tasks;

using System.Windows.Forms;

using OpenCvSharp;

using OpenCvSharp.Extensions;

3.示例代码

代码如下（示例）：

//查找轮廓

private void button1_Click(object sender, EventArgs e)

{

//原图像

Mat src = BitmapConverter.ToMat((Bitmap)this.pictureBox1.Image);

Mat srcGray = new Mat();

Cv2.CvtColor(src, srcGray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);

//二值化

Mat binaryImg = new Mat();

double minVal, maxVal;

Cv2.MinMaxLoc(srcGray, out minVal, out maxVal);

Cv2.Threshold(srcGray, binaryImg, (minVal + maxVal) / 1.4, 255, ThresholdTypes.Binary);

// 形态学开操作

Mat kernel = Cv2.GetStructuringElement(MorphShapes.Rect, new OpenCvSharp.Size(3, 3));

Mat mb = new Mat();

Cv2.MorphologyEx(binaryImg, mb, MorphTypes.Open, kernel, new OpenCvSharp.Point(-1, -1), 3, BorderTypes.Default, Scalar.All(0));

// 边缘检测 + 轮廓

int threshold = 100;

Mat cannyOutput = new Mat();

Cv2.Canny(mb, cannyOutput, threshold, threshold * 2, 3);

Cv2.FindContours(cannyOutput, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.Tree, ContourApproximationModes.ApproxSimple);

//显示结果

this.pictureBox2.Image = BitmapConverter.ToBitmap(cannyOutput);

this.pictureBox2.Refresh();

}

//描绘轮廓

private void button2_Click(object sender, EventArgs e)

{

Mat cannyOutput = BitmapConverter.ToMat((Bitmap)this.pictureBox2.Image);

// 画轮廓

Mat drawing = new Mat(cannyOutput.Size(), MatType.CV_8UC3, Scalar.Black);

Random rng = new Random();

int index = 0;

foreach (OpenCvSharp.Point[] contour in contours)

{

Scalar color = new Scalar(rng.Next(256), rng.Next(256), rng.Next(256));

Cv2.DrawContours(drawing, contours, index, color, 2, LineTypes.Link8, hierarchy, 0);

index++;

}

//显示结果

this.pictureBox2.Image = BitmapConverter.ToBitmap(drawing);

this.pictureBox2.Refresh();

}

4.运行效果

总结

在OpenCV中，查找轮廓（Contour Detection）是一种用于识别和提取图像中物体边缘的技术

1.物体识别：

通过查找轮廓，可以识别图像中的物体形状和大小，从而实现对物体的分类和识别。例如，在自动驾驶、机器视觉和图像处理领域，查找轮廓可以帮助识别道路标志、交通信号灯、行人等。

2.图像分割：

查找轮廓可以用于将图像分割成多个区域，每个区域对应一个物体或物体的一部分。这有助于进一步处理和分析图像中的各个区域。

3.几何特征提取：

通过查找轮廓，可以提取物体的几何特征，如面积、周长、质心、凸包等。这些特征可以用于后续的图像处理和分析。

4.形状匹配：

查找轮廓可以用于比较两个或多个物体的形状，以确定它们之间的相似性或差异性。这在模式识别、图像检索和图像分类等领域具有重要应用价值。

5.手势识别：

在计算机视觉和机器学习领域，查找轮廓可以用于识别手势，从而实现基于手势的交互。

6.运动检测：

通过比较连续帧之间的轮廓变化，可以检测图像中的运动物体。这在视频监控、安防监控和运动跟踪等领域具有广泛应用。