C#如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形-创新互联
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本文主要介绍如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形。
准备工作
首先创建一个Wpf项目——WpfOpenCV,这里版本使用Framework4.7.2。
然后使用Nuget搜索【Emgu.CV】,如下图。
这里的Emgu.CV选择4.3.0.3890版本,然后安装Emgu.CV和Emgu.CV.runtime.windows。
使用OPenCV剪切矩形
现在,我们进入项目,进行OPenCV的调用。
首先引入命名空间,如下:
using Emgu.CV; using Emgu.CV.CvEnum; using Emgu.CV.Structure; using System.Drawing; using System.Windows.Forms;
然后编写矩形剪切函数——CutRectangleImage。
函数里,我们先将图像进行缩放,这样可以有效的减少检测到的矩形数量。
再将图片处理成灰度模式,然后再高斯模糊,再边缘化。
然后,我们就可以在图片里查找图形轮廓了,当轮廓有三个顶点,那么它是三角形,如果有四个顶点,那么它是四边形;我们要截取矩形,所以这里要加一个角度的判断,四个角必须都在80-100度之间。
取到了顶点后,在依据顶点剪切图片就可以了。
下面是截取矩形的代码,代码中只截取了宽度较大的那个矩形。
public void CutRectangleImage(string imagePath) { Imagesrc = new Image (imagePath); int scale = 1; if (src.Width > 500) { scale = 2; } if (src.Width > 1000) { scale = 10; } if (src.Width > 10000) { scale = 100; } var size = new Size(src.Width / scale, src.Height / scale); Image srcNewSize = new Image (size); CvInvoke.Resize(src, srcNewSize, size); //将图像转换为灰度 UMat grayImage = new UMat(); CvInvoke.CvtColor(srcNewSize, grayImage, ColorConversion.Bgr2Gray); //使用高斯滤波去除噪声 CvInvoke.GaussianBlur(grayImage, grayImage, new Size(3, 3), 3); UMat cannyEdges = new UMat(); CvInvoke.Canny(grayImage, cannyEdges, 60, 180);//通过边缘化,然后取出轮廓 #region 取三角形和矩形的顶点坐标 List triangleList = new List (); List boxList = new List (); //旋转的矩形框 using (VectorOfVectorOfPoint contours = new VectorOfVectorOfPoint()) { CvInvoke.FindContours(cannyEdges, contours, null, RetrType.List, ChainApproxMethod.ChainApproxSimple); int count = contours.Size; for (int i = 0; i < count; i++) { using (VectorOfPoint contour = contours[i]) using (VectorOfPoint approxContour = new VectorOfPoint()) { CvInvoke.ApproxPolyDP(contour, approxContour, CvInvoke.ArcLength(contour, true) * 0.08, true); //仅考虑面积大于50的轮廓 if (CvInvoke.ContourArea(approxContour, false) > 50) { if (approxContour.Size == 3) //轮廓有3个顶点:三角形 { System.Drawing.Point[] pts = approxContour.ToArray(); triangleList.Add(new Triangle2DF(pts[0], pts[1], pts[2])); } else if (approxContour.Size == 4) //轮廓有4个顶点 { #region 检测角度,如果角度都在 [80, 100] 之间,则为矩形 bool isRectangle = true; System.Drawing.Point[] pts = approxContour.ToArray(); LineSegment2D[] edges = Emgu.CV.PointCollection.PolyLine(pts, true); for (int j = 0; j < edges.Length; j++) { double angle = Math.Abs(edges[(j + 1) % edges.Length].GetExteriorAngleDegree(edges[j])); if (angle < 80 || angle > 100) { isRectangle = false; break; } } #endregion if (isRectangle) boxList.Add(CvInvoke.MinAreaRect(approxContour)); } } } } } #endregion #region 保存剪切的较大的矩形图片 Rectangle rectangle = new Rectangle(0, 0, src.Width, src.Height); int maxWidth = 0; //boxList = boxList.Where(p => p.Size.Width > 300).ToList(); for (int i = 0; i < boxList.Count(); i++) { RotatedRect box = boxList[i]; Rectangle rectangleTemp = box.MinAreaRect(); //这里对取到的顶点坐标进行了加宽,因为矩形可能存在角度,这里没有进行角度旋转,所以加宽了取值范围就可以取到完整的图了 rectangleTemp = new Rectangle(rectangleTemp.X * scale, rectangleTemp.Y * scale, rectangleTemp.Width * scale + scale, rectangleTemp.Height * scale + scale); //取较大的矩形图片 if (rectangleTemp.Width > maxWidth) { maxWidth = rectangleTemp.Width; rectangle = rectangleTemp; } } src.Draw(rectangle, new Bgr(System.Drawing.Color.Red), 4);//在图片中画线 CvInvoke.Imwrite("原始图片.bmp", src); //保存原始图片 CvInvoke.cvSetImageROI(src.Ptr, rectangle);//设置兴趣点—ROI(region of interest ) var clone = src.Clone(); CvInvoke.Imwrite("剪切的矩形图片.bmp", clone); //保存结果图 #endregion src.Dispose(); srcNewSize.Dispose(); grayImage.Dispose(); }
然后编写一个打开文件的函数,在成功打开文件后调用CutRectangleImage。
private void btnRectangle_Click(object sender, RoutedEventArgs e) { System.Windows.Forms.OpenFileDialog frm = new System.Windows.Forms.OpenFileDialog(); frm.Filter = "(*.jpg,*.png,*.jpeg,*.bmp,*.gif)|*.jgp;*.png;*.jpeg;*.bmp;*.gif|All files(*.*)|*.*"; if (frm.ShowDialog() == System.Windows.Forms.DialogResult.OK) { CutRectangleImage(frm.FileName); } }
然后运行项目,点击剪切矩形文件。
然后到debug文件夹下,查看结果。
测试结果如下图所示:
图中红线为检测到矩形后,手动画上去的矩形轮廓。
使用OPenCV剪切圆形
编写矩形剪切函数——CutCircleImage。
函数里,我们依然先将图像进行缩放,为了有效的减少检测到的圆形数量。
再将图片处理成灰度模式,然后再高斯模糊。
然后再使用霍夫圆检测函数,获取圆的圆心和半径。
最后再根据圆心和半径计算出最小矩形,然后将圆剪切并保存。
代码如下:
public void CutCircleImage(string imagePath) { Imagesrc = new Image (imagePath); int scale = 1; if (src.Width > 500) { scale = 2; } if (src.Width > 1000) { scale = 10; } if (src.Width > 10000) { scale = 100; } var size = new Size(src.Width / scale, src.Height / scale); Image srcNewSize = new Image (size); CvInvoke.Resize(src, srcNewSize, size); //将图像转换为灰度 UMat grayImage = new UMat(); CvInvoke.CvtColor(srcNewSize, grayImage, ColorConversion.Bgr2Gray); //使用高斯滤波去除噪声 CvInvoke.GaussianBlur(grayImage, grayImage, new Size(3, 3), 3); //霍夫圆检测 CircleF[] circles = CvInvoke.HoughCircles(grayImage, HoughModes.Gradient, 2.0, 200.0, 100.0, 180.0, 5); Rectangle rectangle = new Rectangle(); float maxRadius = 0; foreach (CircleF circle in circles) { var center = circle.Center;//圆心 var radius = circle.Radius;//半径 if (radius > maxRadius) { maxRadius = radius; rectangle = new Rectangle((int)(center.X - radius) * scale, (int)(center.Y - radius) * scale, (int)radius * 2 * scale + scale, (int)radius * 2 * scale + scale); } srcNewSize.Draw(circle, new Bgr(System.Drawing.Color.Blue), 4); } CvInvoke.Imwrite("原始图片.bmp", srcNewSize); //保存原始图片 if (maxRadius == 0) { MessageBox.Show("没有圆形"); } CvInvoke.cvSetImageROI(srcNewSize.Ptr, rectangle);//设置兴趣点—ROI(region of interest ) var clone = srcNewSize.Clone(); CvInvoke.Imwrite("剪切的圆形图片.bmp", clone); //保存结果图 src.Dispose(); srcNewSize.Dispose(); grayImage.Dispose(); }
运行项目进行测试,结果如下:
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到此,C#使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形就已经介绍完了。
到此,关于“C#如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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