C# Bitmap图像边缘检测技术

发布时间:2024-07-16 09:50:08 作者:小樊
来源:亿速云 阅读:114

边缘检测是图像处理中常用的技术,可以用来识别图像中的边界和轮廓。在C#中,可以使用Bitmap类来进行边缘检测。以下是一个简单的边缘检测示例:

using System;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;

class EdgeDetection
{
    static void Main()
    {
        Bitmap originalImage = new Bitmap("input_image.jpg");
        Bitmap edgeDetectedImage = new Bitmap(originalImage.Width, originalImage.Height);

        for (int y = 1; y < originalImage.Height - 1; y++)
        {
            for (int x = 1; x < originalImage.Width - 1; x++)
            {
                Color pixel1 = originalImage.GetPixel(x - 1, y - 1);
                Color pixel2 = originalImage.GetPixel(x, y - 1);
                Color pixel3 = originalImage.GetPixel(x + 1, y - 1);
                Color pixel4 = originalImage.GetPixel(x - 1, y);
                Color pixel5 = originalImage.GetPixel(x, y);
                Color pixel6 = originalImage.GetPixel(x + 1, y);
                Color pixel7 = originalImage.GetPixel(x - 1, y + 1);
                Color pixel8 = originalImage.GetPixel(x, y + 1);
                Color pixel9 = originalImage.GetPixel(x + 1, y + 1);

                int r = Math.Abs(((pixel1.R + pixel2.R + pixel3.R + pixel4.R + pixel6.R + pixel7.R + pixel8.R + pixel9.R) - 8 * pixel5.R) / 8);
                int g = Math.Abs(((pixel1.G + pixel2.G + pixel3.G + pixel4.G + pixel6.G + pixel7.G + pixel8.G + pixel9.G) - 8 * pixel5.G) / 8);
                int b = Math.Abs(((pixel1.B + pixel2.B + pixel3.B + pixel4.B + pixel6.B + pixel7.B + pixel8.B + pixel9.B) - 8 * pixel5.B) / 8);

                if (r > 255)
                    r = 255;
                if (g > 255)
                    g = 255;
                if (b > 255)
                    b = 255;

                edgeDetectedImage.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(r, g, b));
            }
        }

        edgeDetectedImage.Save("output_image.jpg", ImageFormat.Jpeg);
    }
}

在上面的示例中,我们首先加载了一个输入图像,然后创建了一个新的Bitmap对象用于存储检测到的边缘。然后使用一个简单的边缘检测算法遍历图像的每个像素,并计算出该像素的边缘强度。最后将计算出的边缘强度值设置到输出图像的相应位置上,并保存输出图像。

注意这只是一个简单的边缘检测示例,实际应用中可能需要使用更复杂的算法来获得更好的效果。

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