C# 使用 OpenCvSharp 最详细教程

在本教程中，我们将探索如何在 C# 中使用 OpenCvSharp，这是一个 .NET 库用于电脑视觉。OpenCvSharp 是 OpenCV 的一个封装，使得在 C# 和其他 .NET 语言中进行图像处理和电脑视觉任务变得更加容易。

准备工作

安装 Visual Studio

首先，确保你在电脑上安装了 Visual Studio。推荐使用最新版本，以便获得最佳的工具支持。

安装 OpenCvSharp

可以通过 NuGet 包管理器安装 OpenCvSharp。打开你的解决方案，然后在"工具"菜单中选择"NuGet 包管理器" > "管理解决方案的 NuGet 包"。在浏览选项卡中搜索 OpenCvSharp4，并安装最新版本。

Install-Package OpenCvSharp4

基本用法

初始化项目

创建一个新的控制台应用项目，以便测试 OpenCvSharp 的功能。

读取和显示图像

接下来，让我们编写代码来读取和显示图像。

using OpenCvSharp;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // 读取图像文件
        using var image = Cv2.ImRead("sample.jpg", ImreadModes.Color);

        // 显示图像
        Cv2.ImShow("Sample Image", image);
        
        // 等待按键操作
        Cv2.WaitKey();
    }
}

 

确保用你的实际路径替换"sample.jpg"。运行程序时，它将打开一个窗口显示图像。

图像处理操作

图像灰度化

下面的例子展示了如何将图像转换为灰度。

using (var grayImage = new Mat())
{
    Cv2.CvtColor(image, grayImage, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
    Cv2.ImShow("Gray Image", grayImage);
    Cv2.WaitKey();
}

边缘检测

使用 Canny 算法进行边缘检测。

using (var edges = new Mat())
{
    Cv2.Canny(image, edges, 100, 200);
    Cv2.ImShow("Canny Edges", edges);
    Cv2.WaitKey();
}

 

高级功能

视频处理

我们还可以使用 OpenCvSharp 处理视频流，例如从摄像头读取视频。

using var capture = new VideoCapture(0);

if (!capture.IsOpened())
{
    Console.WriteLine("Cannot open camera");
    return;
}

while (true)
{
    using var frame = new Mat();
    capture.Read(frame);

    if (frame.Empty())
        break;

    Cv2.ImShow("Camera", frame);

    if (Cv2.WaitKey(30) >= 0)
        break;
}

对象检测

OpenCvSharp 也支持对象检测，比如使用预先训练的分类器进行人脸检测。

using var faceCascade = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml");
using var grayImage = new Mat();
Cv2.CvtColor(image, grayImage, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);

var faces = faceCascade.DetectMultiScale(grayImage, 1.1, 4);
foreach (var face in faces)
{
    Cv2.Rectangle(image, face, Scalar.Red, 2);
}

Cv2.ImShow("Detected Faces", image);
Cv2.WaitKey();

总结

OpenCvSharp 是一个功能强大的库，允许开发者在 C# 中高效地实现电脑视觉任务。通过本教程，你已经了解了 OpenCvSharp 的基本操作，包括图像加载、显示、处理和检测。

 

希望这篇教程对你有所帮助！如果你有任何问题或建议，请在评论中与我分享。