图像处理 -- 识别刻度

图像处理 – 识别刻度

     需求:
         1.从图片文件夹中挑选出清晰度最高的一张图片，删除剩余；
         2.算法识别最左端的刻度线，以中间直线为基准，从左向右扫描检测区域，
           识别每一条刻度的边缘，一直扫描到不再有灰度的变化为止，根据刻度
           线条的个数得到刻度值，如：测到三根刻度线，两根线之间为 0.5mm,与 
           10 作差，取绝对值，|10-（3-1）*0.5）|=9mm。
         3.保存处理的图片，并把测量结果显示到图片上。

思路：

1. 使用方差进行清晰度比较；
2. 二值化生成0,1组成txt 文件，可以通过数字图像轮廓计算获得测量值；

第一步：（计算文件夹中所用图片方差）：

 /// <summary>
        /// 计算图片清晰度
        /// </summary>
        /// <param name="bmp">目标图片</param>
        /// <returns>返回方差值</returns>
        public static int CalculateDefinition(Bitmap bmp)
        {
            //灰度值
            List<byte> list = new List<byte>();
            //平均值
            int average = 0;
            for (int i = 0; i < bmp.Width; i++)
            {
                for (int j = 0; j < bmp.Height; j++)
                {
                    //获取该点的像素的RGB的颜色
                    Color color = bmp.GetPixel(i, j);
                    byte gray = (byte)(0.299f * color.R + 0.587f * color.G + 0.114f * color.B);
                    list.Add(gray);
                    average += gray;
                    Color newColor = Color.FromArgb(gray, gray, gray);   
                }
            }
            //获取平均值
            average = average / (bmp.Width * bmp.Height);
            //计算方差
            int sum = 0;
            for (int k = 0; k < list.Count; k++)
            {
                sum += (list[k] - average) * (list[k] - average);
            }
            sum = sum / (bmp.Width * bmp.Height);
            return sum;
        }

第二步（选中的图片进行二值化）

        /// <summary>
        /// 二值化图像
        /// </su