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如何在C#中使用OpenCVSharp实现一个轮廓检测功能?相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。
OpenCv提供了函数 findContours()用于对物体轮廓进行检测,该函数实现算法是由S.suzuki K.Abe于1985年发表的。OpenCVSharp封装了这个函数,有2个参数(contours,hierarchy)要做特别的说明。
public static void FindContours(InputOutputArray image, out Point[][] contours, out HierarchyIndex[] hierarchy, RetrievalModes mode, ContourApproximationModes method, Point? offset = null);
解析:contours 的类型是Point[][],它相当于OpenCV中的Vector<Vector<Point>> contours
,存储多个轮廓,每个轮廓是由若干个点组成,可以在该函数前声明Point[][] contours;
,在C#中没有赋值的变量在用的时候是不允许的,因为它是输出的结果,可以不需要给它new空间,但必须在函数的参数中声明是out;参数hierarchy为包含图像拓扑结构的信息,它是HierarchyIndex[]类型,这是输入的结果,同样要在函数的参数中声明为out。具体代码如下:
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using OpenCvSharp; using OpenCvSharp.Extensions; namespace OpenCvSharp_03 { class Program { static void Main(string[] args) { Mat srcImage = Cv2.ImRead(@"D:\MyData\circle.jpg"); Mat dst_Image = MyFindContours(srcImage); Cv2.ImShow("srcImage:", srcImage); Cv2.ImShow("contours", dst_Image); Cv2.WaitKey(); } public static Mat MyFindContours(Mat srcImage) { //转化为灰度图 Mat src_gray = new Mat(); Cv2.CvtColor(srcImage, src_gray, ColorConversionCodes.RGB2GRAY); //滤波 Cv2.Blur(src_gray, src_gray, new Size(3, 3)); //Canny边缘检测 Mat canny_Image = new Mat(); Cv2.Canny(src_gray, canny_Image, 100, 200); //获得轮廓 Point[][] contours; HierarchyIndex[] hierarchly; Cv2.FindContours(canny_Image,out contours,out hierarchly, RetrievalModes.Tree,ContourApproximationModes.ApproxSimple,new Point(0,0)); //将结果画出并返回结果 Mat dst_Image = Mat.Zeros(canny_Image.Size(),srcImage.Type()); Random rnd = new Random(); for (int i = 0; i < contours.Length; i++) { Scalar color = new Scalar(rnd.Next(0,255),rnd.Next(0,255),rnd.Next(0,255)); Cv2.DrawContours(dst_Image, contours, i, color, 2,LineTypes.Link8, hierarchly); } return dst_Image; } } }
我封装好了MyFindContours()这个函数,方便大家调用进行测试
测试结果如下:
看完上述内容,你们掌握如何在C#中使用OpenCVSharp实现一个轮廓检测功能的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注亿速云行业资讯频道,感谢各位的阅读!
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