基于OpenCV编写图像处理项目，除了算法以外，比较重要一个问题就是界面设计问题。对于c++语系的程序员来说，一般来说有QT/MFC两种考虑。QT的确功能强大，特别是QML编写android界面很有一套，在树莓派上进行设计也很方便（ ；但是使用QT的一个现实问题就是和现有平台的结合，比如客户需要将结果导出到excel中，使用QT就比较别扭（当然不是说不可以）。所以现在我一般这样来做：对于Android和PI，或者需要在Linux上运行的项目，使用QT编写界面，调用Opencv函数；对于需要在windows上运行的项目，使用MFC编写界面，直接就可以引用OpenCV。
有人会吐槽MFC使用起来非常麻烦，这点我非常同意。但MFC经过这么多年的发展，今日仍有活力，并且短时间内不会消失。因为相比较其他一些所见即所得的语言和环境来说（QT/Csharp）,mfc的消息映射机制和坐标体系等，的确有它的优势，对于图像处理程序来说尤其如此；加以积累，能够快速做出很多专业的东西；近期出现的ribbon界面也为mfc加分不少
选择了MFC这个方向，思考图像处理程序问题，一般来说分为“处理图像”和"处理视频"两类：对于图像处理来说，我提供的GOPaint框架能够提供一个基本的静态图像处理框架；而GOMFCTemplate2则适合用来处理视频。这两种都 分别成功运用于多种视频处理项目中。
但是这里我想更进一步：希望能够用Csharp编写界面，因为它更好用；但是又不想引入EmguCV类似的库，因为里面很多东西不是我需要的。那么最直接的方法就是使用Csharp调用基于Opencv编写的类库文件(Dll)的，我取名叫做GreenOpenCsharpWarper(GOCW)
经过比较长时间的探索研究，目前的GOCW已经可以直接以函数的形式在内存中传递bitmap和Mat对象，达到了函数级别的应用。因为这里涉及到托管代码编写，也就是CLR程序编写，所以有比较复杂的地方；为了展现GOCW的优良特性，我编写实现GOGPY项目，也就是一个"Csharp编写界面，OpenCV实现算法的实时视频处理程序”，相关细节都包含其中。之所以叫“GPY”,是采集硬件这块，我采用了成像质量较好的高拍仪设备（GaoPaiYi)。
这里简单将最核心内容进行讲解。GOCW的核心问题，无非就是基于CLR之上的两个方向的数据流转换。核心函数为
Bitmap
^ GOClrClass
:
:testMethod(cli
:
:array
<
unsigned char
>
^ pCBuf1)
{
pin_ptr <System
:
:Byte
> p1
=
&pCBuf1[
0];
unsigned char
* pby1
= p1;
cv :
:Mat img_data1(pCBuf1
-
>Length,
1,CV_8U,pby1);
cv :
:Mat img_object
= cv
:
:imdecode(img_data1,IMREAD_UNCHANGED);
//获得数据到img_object中去
//处理过程///
cvtColor(img_object,img_object, 40);
/
Bitmap ^ bb
= MatToBitmap(img_object);
if ( !img_object.data)
return nullptr;
std :
:vector
<uchar
> buf;
cv :
:imencode(
".jpg", img_object, buf);
return bb;
}
以及
System
:
:Drawing
:
:Bitmap
^ MatToBitmap(
const cv :
:Mat
& img)
{
if (img.type() != CV_8UC3)
{
throw gcnew NotSupportedException( "Only images of type CV_8UC3 are supported for conversion to Bitmap");
}
//create the bitmap and get the pointer to the data
PixelFormat fmt(PixelFormat :
:Format24bppRgb);
Bitmap ^bmpimg
= gcnew Bitmap(img.cols, img.rows, fmt);
BitmapData ^data
= bmpimg
-
>LockBits(System
:
:Drawing
:
:Rectangle(
0,
0, img.cols, img.rows), ImageLockMode
:
:WriteOnly, fmt);
//byte *dstData = reinterpret_cast<byte*>(data->Scan0.ToPointer());
Byte *dstData
=
reinterpret_cast
<Byte
*
>(data
-
>Scan0.ToPointer());
unsigned char *srcData
= img.data;
for ( int row =
0; row
< data
-
>Height;
++row)
{
memcpy( reinterpret_cast
<
void
*
>(
&dstData[row
*data
-
>Stride]),
reinterpret_cast
<
void
*
>(
&srcData[row
*img.step]), img.cols
*img.channels());
}
bmpimg -
>UnlockBits(data);
return bmpimg;
}
而在chsarp中，直接
Bitmap b
=
new Bitmap(cam.Width, cam.Height, cam.Stride, PixelFormat.Format24bppRgb, m_ip);
// If the image is upsidedown
b.RotateFlip(RotateFlipType.RotateNoneFlipY);
srcImage = b;
if (picPreview.Image != null)
picPreview.Image.Dispose();
//调用clr+opencv图像处理模块
MemoryStream ms =
new MemoryStream();
b.Save(ms, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);
byte[] bytes = ms.GetBuffer();
Bitmap bitmap = client.testMethod(bytes);
就可以调用，并且获得结果。
以下内容为2017年更新的内容，适当参考:
一、CLR编写的DLL部分
1、按照正常方法引入Opencv;
2、提供接口函数，进行图像处理（这里只是实现了cvtColor，实际过程中可以用自己编写的复杂函数)
String
^ Class1
:
:Method(cli
:
:array
<
unsigned char
>
^ pCBuf1)
{
pin_ptr <System
:
:Byte
> p1
=
&pCBuf1[
0];
unsigned char
* pby1
= p1;
cv :
:Mat img_data1(pCBuf1
-
>Length,
1,CV_8U,pby1);
cv :
:Mat img_object
= cv
:
:imdecode(img_data1,IMREAD_UNCHANGED);
//处理过程/
cvtColor(img_object,img_object, 40);
/
if ( !img_object.data)
return nullptr;
//获得目录，保存文件
cv :
:imwrite(
"c:/Method.jpg",img_object);
return "c:/Method.jpg";
}
String ^ Class1
:
:Method2(cli
:
:array
<
unsigned char
>
^ pCBuf1)
{
pin_ptr <System
:
:Byte
> p1
=
&pCBuf1[
0];
unsigned char
* pby1
= p1;
cv :
:Mat img_data1(pCBuf1
-
>Length,
1,CV_8U,pby1);
cv :
:Mat img_object
= cv
:
:imdecode(img_data1,IMREAD_UNCHANGED);
//处理过程///
cvtColor(img_object,img_object, 6);
/
if ( !img_object.data)
return nullptr;
//获得目录，保存文件
cv :
:imwrite(
"c:/Method2.jpg",img_object);
return "c:/Method2.jpg";
}
二、Winform调用接口部分（TIP:不仅可以用Winform调用，asp.net/webservice都是可以调用的）
1、直接引用clr dll
2、编写helper文件（应该也可以叫做 warpper），通过外部IO的方法获取clr dll的文件
class GOCsharpHelper
{
Class1 client = new Class1();
string strResult1 = null;
string strResult2 = null;
//输入参数是string或bitmap
public Bitmap ImageProcess(string ImagePath){
Image ImageTemp = Bitmap.FromFile(ImagePath);
return ImageProcess(ImageTemp);
}
//输出结果是bitmap
public Bitmap ImageProcess(Image image)
{
MemoryStream ms = new MemoryStream();
image.Save(ms, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);
byte[] bytes = ms.GetBuffer();
strResult1 = client.Method(bytes);
Image ImageResult = Bitmap.FromFile(strResult1);
return (Bitmap)ImageResult;
}
public Bitmap ImageProcess2(string ImagePath)
{
Image ImageTemp = Bitmap.FromFile(ImagePath);
return ImageProcess2(ImageTemp);
}
//输出结果是bitmap
public Bitmap ImageProcess2(Image image)
{
MemoryStream ms = new MemoryStream();
image.Save(ms, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);
byte[] bytes = ms.GetBuffer();
strResult2 = client.Method2(bytes);
Image ImageResult = Bitmap.FromFile(strResult2);
return (Bitmap)ImageResult;
}
public void Clear()
{
if (File.Exists(strResult1))
File.Delete(strResult1);
if (File.Exists(strResult2))
File.Delete(strResult2);
}
}
3、使用例子(注意控件的dispose):
private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
{
if (pictureBox1.Image != null)
pictureBox1.Image.Dispose();
if (pictureBox2.Image != null)
pictureBox2.Image.Dispose();
Image image1 = gocsharphelper.ImageProcess( " E:/sandbox/logo.jpg");
pictureBox1.Image = image1;
Image image2 = gocsharphelper.ImageProcess2( "E:/sandbox/lena.jpg");
pictureBox2.Image = image2;
}
三、解释说明
使用外部I/O不仅仅是权宜之计，实际上Opencv的Decode使用的就是外部I/O。就目前研究的水平来说，这是最稳定的。
目前搭建成功的框架已经能够完成“csharp调用opencv的”目标，并且在调试、参数传递方面都很强。
如果是处理静态图片，已经够用。
四、杀手程序
GOImageResearch:
使用这种方法编写的图像处理预分析程序。
