Emgucv使用中常用函数总结
Emgucv常用函数总结： 读取图片 Mat SCr = new Mat(Form1.Path, Emgu.CV.CvEnum.LoadImageType.AnyColor); //根据路径创建指定的灰度图片 Mat scr = new Mat(Form1.Path, Emgu.CV.CvEnum.LoadImageType.Grayscale); 获取灰度 //图像类型转换， bgr 转成 gray 类型。MAT Bw = New MAT CvInvoke.CvtColor(SCr, bw, Emgu.CV.CvEnum.ColorConversion.Bgr2Gray); //相当于二值化图 --黑白 根据大小10判断为0还是255 CvInvoke.Threshold(bw,bw,10,255,Emgu.CV.CvEnum.ThresholdType.BinaryInv); //获取指定区域图片 SCr为mat类型 Rectangle rectangle = new Rectangle(10,10,10,10); SCr = SCr.ToImage<Bgr, byte>().GetSubRect(rectangle).Mat; //将Mat类型转换为Image类型 Image<Bgr, byte> Su = SCr.ToImage<Bgr, byte>(); Image<Bgr, byte> Img = new Image<Bgr, byte>(new Bitmap(""));//路径声明 Image<Bgr, byte> Sub = SCr.ToImage<Bgr, byte>().GetSubRect(rectangle);//指定范围 //指定参数获得结构元素 Mat Struct_element = CvInvoke.GetStructuringElement(Emgu.CV.CvEnum.ElementShape.Cross, new Size(3, 3), new Point(-1, -1)); //膨胀 CvInvoke.Dilate(bw, bw, Struct_element, new Point(1,1),3,Emgu.CV.CvEnum.BorderType.Default, new MCvScalar(0, 0, 0)); //腐蚀 当Struct_element模型创建不合理或者膨胀腐蚀次数较大时可能图像会发生偏移 CvInvoke.Erode(bw, bw, Struct_element, new Point(-1, -1), 3,Emgu.CV.CvEnum.BorderType.Default, new MCvScalar(0, 0, 0)); //轮廓提取 VectorOfVectorOfPoint contours = new VectorOfVectorOfPoint(); //筛选后 CvInvoke.FindContours(bw, contours, null, Emgu.CV.CvEnum.RetrType.List, Emgu.CV.CvEnum.ChainApproxMethod.ChainApproxSimple); int ksize = contours.Size;//获取连通区域的个数。 VectorOfPoint contour = contours[i];//获取独立的连通轮廓 Rectangle rect = CvInvoke.BoundingRectangle(contour);//提取最外部矩形。 double Length = CvInvoke.ArcLength(contour, false);//计算连通轮廓的周长。 //画出轮廓 Mat mask = bw.ToImage<Bgr, byte>().CopyBlank().Mat; //获取一张背景为黑色的图像， 大小与 scr 的大小一样， 类型为 Bgr。 CvInvoke.DrawContours(mask, contours, -1, new MCvScalar(0, 0, 255)); Image<Ycc, byte> ycc_img = bgr_img.Convert<Ycc, byte>();//把 bgr颜色图片转成ycbcr类型。 Ycc min = new Ycc(152, 38, 118);//最小值的颜色。 Ycc max = new Ycc(94, 43, 118);//最大值得颜色。 Image<Gray, byte> result = ycc_img.InRange(min, max);//进行颜色提取。 Image<Bgr, byte> bgr_img = Ma.ToImage<Bgr, byte>();//载入一张 Bgr 类型的图片。 Bgr min = new Bgr(255, 255, 255);//白色的最小值， 允许一定154的误差。 Bgr max = new Bgr(255, 255, 255);//白色的最大值， 允许一定的误差。 Image<Gray, byte> result = bgr_img.InRange(min, max);//进行颜色提取。 Image<Bgr, Byte> imageSource = new Image<Bgr, Byte>(SCr.Bitmap); Image<Hsv, Byte> imageHsv = imageSource.Convert<Hsv, Byte>();//将色彩空间从BGR转换到HSV Image<Gray, Byte>[] imagesHsv = imageHsv.Split();//分解成H、S、V三部分 CvInvoke.AbsDiff(Ma1, Ma2, Ma); // 返回两幅图片或此图与某个yanse像素的差的绝对值的图片 CvInvoke.Add(Ma1, Ma2, Ma); // 返回这张图片与图片或颜色直接相加的图片（矩阵加法） (适应两种效果) //CvInvoke.HConcat(Ma1, Ma2, Ma); //返回与另一张图片横向链接的图片 //CvInvoke.VConcat(Ma1, Ma2, Ma);//返回与另一张图片纵向链接的图片 //清除小于平均顶点10的二值图 Point[] po = { new Point(0, 0), new Point(res.Width, 0), new Point(res.Width, minAvg - Gets.Fges[1] + 52), new Point(0, minAvg - Gets.Fges[1] + 52) }; VectorOfPoint vp = new VectorOfPoint(po); //CvInvoke.DrawContours(res, vp, -1, new MCvScalar(0, 0, 255)); CvInvoke.FillConvexPoly(res,vp,new MCvScalar(0),LineType.EightConnected);//填充指定区域 /// <summary> /// 灰度直方图计算 手动计算、/获取百分比的阀值 0.95 /// </summary> public static void GetDenseHistogram95(ref int huidu, Mat ma) { DenseHistogram dense = new DenseHistogram(256, new RangeF(0, 255)); dense.Calculate(new Image<Gray, Byte>[] { ma.ToImage<Gray, byte>() }, true, null); //计算直方图数据。 float[] data = dense.GetBinValues(); float[] data2 = dense.GetBinValues(); //获得直方图数据。 /*** 进行数据归一化到[0,256]区域内并且绘制直方图***/ float max = data[0]; //最大值 for (int j = 1; j < data.Length; j++) { if (data[j] > max) { max = data[j]; } } float Sum = data2.ToList().Sum(); float FloCount = 0; for (int k = 0; k < data.Length; k++) { data[k] = data[k] * 256 / max; FloCount += data2[k]; if (FloCount / Sum >= 0.95) { huidu = k; break; } }} //各种颜色空间 Hsv/Rgb/Hls/Xyz/Ycc/Gray public static Image<Hsv, Byte> imageHsv=new Image<Hsv, byte>(mat.Bitmap); public static Image<Rgb, Byte> Rgbimg = new Image<Rgb, byte>(mat.Bitmap); public static Image<Hls, Byte> Hlsimg = new Image<Hls, byte>(mat.Bitmap); public static Image<Xyz, Byte> Xyzimg = new Image<Xyz, byte>(mat.Bitmap); public static Image<Ycc, Byte> Yccimg = new Image<Ycc, byte>(mat.Bitmap); public static Image<Gray, Byte> Grayimg = new Image<Gray, byte>(mat.Bitmap); Image<Gray, Byte>[] imagesHsvs = imageHsv.Split();//分解成H、S、V三部分其他相同 //高斯滤波实现 CvInvoke.GaussianBlur(ma, ma, new Size(5, 5), 4); //形态学闭运算，先膨胀后腐蚀 Others.matWithPhi(by)自定义模型 CvInvoke.MorphologyEx(ma, ma, Emgu.CV.CvEnum.MorphOp.Close, Others.matWithPhi(by), new Point(-1, -1), 3, Emgu.CV.CvEnum.BorderType.Default, new MCvScalar(0, 0, 0)); CvInvoke.MedianBlur(ma, ma, 5);//中值滤波实现 CvInvoke.PutText(ma05, "G num: 1", new Point(10, 100), FontFace.HersheyComplex, 0.5, new MCvScalar(255)); //指定坐标(10, 100)显示文字，中文乱码， VectorOfPoint vp = new VectorOfPoint(); CvInvoke.ConvexHull(pointof, vp);////查找最小外接矩形cvInpaint double dou = CvInvoke.ContourArea(vp, false); //计算面积 VectorOfPoint vect = new VectorOfPoint(); CvInvoke.FindNonZero(ma, vect); //获取非0的点 Mat maSave1 = ma5.Clone();//备份 保留原有图片 CvInvoke.AdaptiveThreshold(ma, mas, 255, AdaptiveThresholdType.GaussianC, Emgu.CV.CvEnum.ThresholdType.Binary, 3, 0);//查找最适合二值图
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