Net AI学习笔记系列第五章 OpenCVSharp实操——图片中物体轮廓查找描绘

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第五章 OpenCVSharp实操——图片中物体轮廓查找描绘

文章目录

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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。