【4opencv】为基于OpenCV的图像处理程序编写界面—关于QT\MFC\CSharp的选择以及GOCW的介绍...
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(
https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8286476.html),在树莓派上进行设计也很方便(
https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7839062.html);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(
https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/9209052.html)
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(
https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/6440910.html)能够提供一个基本的静态图像处理框架;而GOMFCTemplate2(
https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/GOMFCTemplate2.html)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。
2020年更新:因为新版本的OpenCV修改了较多内容,所以我重新进行了封装,确保Opencv4.X系列+.Net4.5这个配合可以使用。并且我去除了项目中之前一个错误的配置,大概叫做"newdebug86"这样的提示。
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。
在使用这个框架的过程中,有网友反馈
“
clr怎么调试啊,在clr工程中相关的数据全是无效的,怎么看呢,不能保证写的图像算法完全正确啊……
”
那么clr肯定是可以调试,出现这个问题的原因是没有掌握相关调试技巧。这里是相关解决方法:
2019年8月30日22:50:18 更新
主要是添加了OpenCVDNN模块,将代码升级到2017版本,并解决细节问题,现在应该说处理静态图片,那是相当好的了。
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