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C#中使用OpenCV

新机器视觉 来源:博客园 2023-04-03 09:45 次阅读

一、什么是GOCW

为了解决在C#下编写OpenCV程序的问题,我做过比较深入的研究,并且实现了高效可用的方法GreenOpenCsharpWrapper(GOCW)。通过这种方法,能够分离界面和算法业务,高效率完成算法调用,而且非常方便进行算法维护。应该说是我在多年项目实践中不断总结提炼出来的一点东西。

GOCW的发布地址为:https://gitee.com/jsxyhelu2020/gocw

二、GOCW有什么特点

分离界面和算法业务

图像数据直接通过内存传值,高效率完成算法调用

直接编写C++语法程序,方便维护改进

在C#中可以通过CLR方式引用,提供函数级别接口

开放源代码

三、GOCW在VS中的环境配置

下载gocw_master,解压后获得两个目录文件。

fcd976b2-d158-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

其中,GOCW是类库文件,而WINFORM_DEMO是引用范例。

使用VS2017或者更高版本打开WINFORM_DEMO.sln(或新建winform程序),在“引用”处添加GOCW的引用。

fcebf378-d158-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

特别需要注意,正确编译GOCW需要OpenCV的正确配置,所以需要正确设置include和lib,并且保证对应版本的dll文件能够被正确访问。

fd0ce48e-d158-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

fd2b6d64-d158-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

特别需要注意1:保证dll和csharp程序的.net目标框架是一致的

fd46854a-d158-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

fd68f292-d158-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

特别需要注意2:

保证dll和csharp程序的.net目标框架是一致的

配置管理器中,所有项目版本全部使用64位

fd82c438-d158-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

四、测试代码

可以直接参考 WINFROM_DEMO

fd94fa40-d158-11ed-bfe3-dac502259ad0.png

添加GOCW的头文件

using GOCW;

编写GOCW调用代码,你也可以根据需要吧Client的定义放在Form中。你实际使用过程中需要修改lena的地址。

private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
    Bitmap bmp = (Bitmap)Bitmap.FromFile("e:/template/lena.jpg");
    GOCWClass client = new GOCWClass();
    //调用图像处理算法
    MemoryStream ms = new MemoryStream();
    bmp.Save(ms, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);
    byte[] bytes = ms.GetBuffer();
    Bitmap bitmap = client.testMethod(bytes);
    pictureBox1.Image = bitmap;
}

可以看到,实现了"灰度"变化。

五、原理简介

GOCW是通过CLR的方式进行调用,关于CLR的原理这里不展开。重点将一下你在哪里添加图像处理算法,打开 GOCW.h文件

#pragma once
#include "opencv.hpp"
#using 
using namespace System;
using namespace System::Data;
using namespace System::IO;
using namespace System::Drawing;
using namespace System::Imaging;
using namespace std;
namespace GOCW {
    public ref class GOCWClass
    {
      public:
      /////例子函数//////
      //1.传递图像
      /*  MemoryStream ms = new MemoryStream();
        b.Save(ms, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);
        byte[] bytes = ms.GetBuffer();
        Bitmap bitmap = client.testMethod(bytes);*/
        Bitmap^  GOCWClass::array^ pCBuf1);
        //2.引用传递int
        /*unsafe
        {
          int* value = stackalloc int[1];
          value[0] = 0;
          int iret = client.allTest(2, 3, value);
        }*/
        int GOCWClass::allTest(int a, int b, int* c);
        //3.引用传递字符串
        System::String^ GOCWClass::String^ inputStr);
        /////业务函数//////
        /*unsafe
        {
            int* value = stackalloc int[1];//返回代码
            value[0] = 0;
            bitmap = client.fetchresult(bytes, value);//调用来自GOClrClasslibrary图像处理算法
            if (value[0] == 0)//0真1假
            {
                res = true;
            }
            else
            {
                res = false;
            }
        }*/
        Bitmap^  GOCWClass::array^ pCBuf1, int* errorCode);
    };
}

这里以"三明治"的方法将各种实现的方法进行了申明,具体的实现在GOCW.cpp中,比如我们举一个例子。

//1.传递图像
Bitmap^  GOCWClass::array^ pCBuf1)
{
    ////////////////////////////////将输入cli::array转换为cv::Mat/////////////////////////
    pin_ptr p1 = &pCBuf1[0];
    unsigned char* pby1 = p1;
    cv::Mat img_data1(pCBuf1->Length, 1, CV_8U, pby1);
    cv::Mat img_object = cv::imdecode(img_data1, cv::IMREAD_UNCHANGED);
    if (!img_object.data)
        return nullptr;
    ////////////////////////////////////////////OpenCV的算法处理过程////////////////////////////////////
    Mat draw = img_object.clone();
    cvtColor(draw, draw, COLOR_BGR2GRAY);
    cvtColor(draw, draw, COLOR_GRAY2BGR);
    /////////////////////////将cv::Mat转换为Bitmap(只能传输cv_8u3格式数据)///////////////////////////////
    if (!draw.data)
        return nullptr;
    Bitmap^ bitmap = MatToBitmap(draw);
    return bitmap;
}

在这段代码中

Mat draw = img_object.clone();
cvtColor(draw, draw, COLOR_BGR2GRAY);
cvtColor(draw, draw, COLOR_GRAY2BGR);

是具体业务函数,可以根据实际算法要求进行修改。关于参数的传入传出,在其他几个函数中都有说明。

六、初步小结

虽然GOCW相比较OpenCVSharp复杂一点,但是它能够和现有系统更紧密结合,优势也非常明显。如果你首先是图像处理开发者,需要为算法寻找一个可以运行的平台,那么GOCW基于CLR的封装形式,肯定更适合你!

审核编辑:汤梓红

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原文标题:C# 中使用 OpenCV

文章出处:【微信号:vision263com,微信公众号:新机器视觉】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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