C#調(diào)用OpenCV開發(fā)簡易版美圖工具【推薦】

更新時間：2019年10月09日 09:56:43 作者：kiba518

本文主要介紹在WPF項目中使用OpenCVSharp3-AnyCPU開源類庫處理圖片，本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細，具有一定的參考借鑒價值，需要的朋友參考下吧

前言

在C#調(diào)用OpenCV其實非常簡單，因為C#中有很多OPenCV的開源類庫。

本文主要介紹在WPF項目中使用OpenCVSharp3-AnyCPU開源類庫處理圖片，下面我們先來做開發(fā)前的準備工作。

準備工作

首先，我們先創(chuàng)建一個WPF項目。

然后，在Nuget上搜索OpenCVSharp，如下圖：

接著，我們選擇OpenCVSharp3-AnyCPU選項進行安裝。

安裝了OpenCVSharp3-AnyCPU后，我們的項目會自動引入4個類庫，如下圖：

到這里，我們的準備工作就完成了，非常簡單。

C#中應用OPenCV

現(xiàn)在，我們進入項目，進行OPenCV的調(diào)用。

我們先引入OpenCV相關(guān)的命名空間，如下：

using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Extensions;

然后我們在項目中使用Mat類來進行圖片操作。

紅藍顏色通道互換

在OPenCV里，Mat類是非常重要的，它是處理圖片的入口。

現(xiàn)在，我們先做一個簡單的圖片操作，紅藍通道顏色互換，代碼如下：

Mat mat = new Mat(@"..\..\Images\ocv02.jpg", ImreadModes.Unchanged);
for (var y = 0; y < mat.Height; y++)
{
 for (var x = 0; x < mat.Width; x++)
 {
  Vec3b color = mat.Get<Vec3b>(y, x);
  var temp = color.Item0;
  color.Item0 = color.Item2; //B 轉(zhuǎn) R
  color.Item2 = temp;  //R 轉(zhuǎn) B
  mat.Set(y, x, color);
 }
}
var mem = mat.ToMemoryStream();
BitmapImage bmp = new BitmapImage();
bmp.BeginInit();
bmp.StreamSource = mem;
bmp.EndInit();
imgOutput.Source = bmp;
mat.Dispose();/// 該方法在mat里被重寫了，可以釋放資源，可以放心調(diào)用

效果圖如下：

可以看到，我們成功的處理了圖片的紅藍通道顏色互換。

現(xiàn)在我們再多做一些OpenCV的操作。

腐蝕

代碼如下：

using (var src = new Mat(@"..\..\Images\ocv02.jpg", ImreadModes.AnyDepth | ImreadModes.AnyColor))
{
 Cv2.Erode(src, src, new Mat());
 var mem = src.ToMemoryStream();
 BitmapImage bmp = new BitmapImage();
 bmp.BeginInit();
 bmp.StreamSource = mem;
 bmp.EndInit();
 imgOutput.Source = bmp;
}

效果圖如下：

反轉(zhuǎn)

代碼如下：

using (var src = new Mat(@"..\..\Images\ocv02.jpg", ImreadModes.AnyDepth | ImreadModes.AnyColor))
{
 using (var dst = new Mat())//復制以后處理
 {
  Cv2.BitwiseNot(src, dst, new Mat());
  var mem = dst.ToMemoryStream();
  BitmapImage bmp = new BitmapImage();
  bmp.BeginInit();
  bmp.StreamSource = mem;
  bmp.EndInit();
  imgOutput.Source = bmp;
 }
}

效果圖如下：

亮度—變暗

代碼如下：

BitmapImage bmpSource = new BitmapImage(new Uri("pack://application:,,,/images/ocv02.jpg" ));
Mat mat = bmpSource.ToMat();
for (var y = 0; y < mat.Height; y++)
{
 for (var x = 0; x < mat.Width; x++)
 {
  Vec3b color = mat.Get<Vec3b>(y, x);
  int item0 = color.Item0;
  int item1 = color.Item1;
  int item2 = color.Item2;
  #region 變暗
  item0 -= 60;
  item1 -= 60;
  item2 -= 60;
  if (item0 < 0)
   item0 = 0;
  if (item1 < 0)
   item1 = 0;
  if (item2 < 0)
   item2 = 0;
  #endregion
  #region 變亮
  //item0 += 80;
  //item1 += 80;
  //item2 += 80;
  //if (item0 > 255)
  // item0 = 255;
  //if (item1 > 255)
  // item1 = 255;
  //if (item2 > 255)
  // item2 = 255;
  #endregion
 
  color.Item0 = (byte)item0;
  color.Item1 = (byte)item1;
  color.Item2 = (byte)item2;
  mat.Set(y, x, color);
 }
}
var mem = mat.ToMemoryStream();
BitmapImage bmp = new BitmapImage();
bmp.BeginInit();
bmp.StreamSource = mem;
bmp.EndInit();
imgOutput.Source = bmp;
mat.Dispose();/// 該方法在mat里被重寫了，可以釋放資源，可以放心調(diào)用

可以看到，這里的代碼稍微有點特別。

我們通過BitmapImage導入圖片后，直接使用BitmapImage的對象的ToMat方法，把BitmapImage轉(zhuǎn)換成了Mat類的對象。

這個ToMat方法，我們需要特別留意一下，因為他并不是BitmapImage類的方法，它是一個擴展方法，只有我們引用了OpenCvSharp命名空間，BitmapImage和Bitmap對象才會增加擴展方法ToMat。

效果圖如下：

頂點變化

代碼如下:

using (var src = new Mat(@"..\..\Images\ocv02.jpg", ImreadModes.AnyDepth | ImreadModes.AnyColor))
{
 using (var dst = new Mat())//復制以后處理
 { 
  //設置原圖變換頂點
  List< Point2f> AffinePoints0 =new List<Point2f>() { new Point2f(100, 50), new Point2f(100, 390), new Point2f(600, 50) };
  //設置目標圖像變換頂點
  List<Point2f> AffinePoints1 = new List<Point2f>() { new Point2f(200, 100), new Point2f(200, 330), new Point2f(500, 50) };
  //計算變換矩陣
  Mat Trans =Cv2.GetAffineTransform(AffinePoints0, AffinePoints1);
  //矩陣仿射變換
  Cv2.WarpAffine(src, dst, Trans,new OpenCvSharp.Size() { Height= src.Cols, Width= src.Rows });
  var mem = dst.ToMemoryStream();
  BitmapImage bmp = new BitmapImage();
  bmp.BeginInit();
  bmp.StreamSource = mem;
  bmp.EndInit();
  imgOutput.Source = bmp;
 }
}

效果圖如下：

美顏磨皮雙邊濾波

代碼如下：

using (var src = new Mat(@"..\..\Images\ocv02.jpg", ImreadModes.AnyDepth | ImreadModes.AnyColor))
{
 using (var dst = new Mat())//復制以后處理
 {
  Cv2.BilateralFilter(src, dst, 15, 35d, 35d);
  var mem = dst.ToMemoryStream();
  BitmapImage bmp = new BitmapImage();
  bmp.BeginInit();
  bmp.StreamSource = mem;
  bmp.EndInit();
  imgOutput.Source = bmp;
 }
}

效果圖如下：