OpenCvSharp圖像的修改和保存以及掩膜操作
一 :圖像的顏色空間轉(zhuǎn)換
在OpenCvSharp中顏色轉(zhuǎn)換函數(shù)為:Cv2.CvtColor()
參數(shù):
| 參數(shù) | 說(shuō)明 |
|---|---|
| src: | 源圖像,8位無(wú)符號(hào),16位無(wú)符號(hào)或單精度浮點(diǎn) |
| dst: | 輸出圖像,具有與src相同的大小和深度 |
| code: | 顏色空間轉(zhuǎn)換代碼:(ColorConversionCodes)枚舉類型 |
代碼:
static void Main(string[] args)
{
Mat src = new Mat(@"C:\Users\whx\Desktop\opcvImage\s1.jpg ", ImreadModes.Color);
if (src == null) //上面的加載方式如果找不到指定的文件也會(huì)報(bào)錯(cuò)
{
Console.WriteLine("加載圖像失敗");
return;
}
Mat outImage = new Mat(); //聲明一個(gè)容器,裝載改變后的圖像
//參數(shù):1 原圖矩陣容器 2:保存圖像的矩陣容器 3:顏色轉(zhuǎn)換通道(很多,查手冊(cè))
Cv2.CvtColor(src, outImage, ColorConversionCodes.RGB2GRAY); //轉(zhuǎn)為灰度空間圖像,
//參數(shù):1 要保存圖片的路徑 2:圖像的矩陣容器 ,(圖片保存格式個(gè)根據(jù)自定義的后綴名)
Cv2.ImWrite(@"C:\Users\whx\Desktop\out.png", outImage);//保存到桌面
using (new Window("src", WindowMode.Normal, src))
using (new Window("out", WindowMode.Normal, outImage))
{
Cv2.WaitKey();
}
}

左邊是源圖像,右邊是轉(zhuǎn)為灰度空間的圖像,保存路徑在桌面。
轉(zhuǎn)為灰度空間的類型在 OpenCvSharp 中的 ColorConversionCodes.RGB2GRAY 與 ColorConversionCodes.BRR2GRAY 都能實(shí)現(xiàn),OpenCvSharp 加載進(jìn)來(lái)的圖像是哪一種?
代碼
static void Main(string[] args)
{
#region
//自定義一張全紅色的圖片
Mat src = new Mat(100,100,MatType.CV_8UC3,new Scalar(0,0,255));
Vec3b vec3B = new Vec3b();
//獲取第一個(gè)像素的三通道像素值
vec3B.Item0 = src.At<Vec3b>(0, 0)[0];
vec3B.Item1 = src.At<Vec3b>(0, 0)[1];
vec3B.Item2 = src.At<Vec3b>(0, 0)[2];
Console.WriteLine("0 :"+vec3B.Item0); //控制臺(tái)輸出
Console.WriteLine("1 :"+vec3B.Item1);
Console.WriteLine("2 :"+vec3B.Item2);
using (new Window("src image", WindowMode.FreeRatio, src)) //創(chuàng)建一個(gè)新窗口顯示圖像
{
Cv2.WaitKey();
}
#endregion
}

根據(jù)輸出像素值(0,0,255)可以看出 OpenCvSharp 三通道像素值排列為:BGR
二: 掩膜操作,提高圖像對(duì)比度
使用Cv2.Filter2D函數(shù):
| 參數(shù) | 說(shuō)明 |
|---|---|
| src: | 輸入的源圖像 |
| dst: | 輸出圖像,一個(gè)Mat 對(duì)象,與原圖圖像具有相同的大小和圖像深度 |
| ddepth: | 目標(biāo)圖像的所需深度。如果它是負(fù)的,它就是與src.depth()相同,不確定時(shí)就填 -1 |
| kernel: | 卷積核 |
| anchor: | 內(nèi)核的錨點(diǎn),表示經(jīng)過(guò)過(guò)濾的點(diǎn)的相對(duì)位置. (- 1,-1)表示錨位于內(nèi)核中心 |
| delta: | 在卷積過(guò)程中,該值會(huì)加到每個(gè)像素上。默認(rèn)情況下,這個(gè)值為 0 。相當(dāng)于一個(gè)增益值 |
| borderType: | 指定邊緣處理的方法,比較復(fù)雜,選擇默認(rèn)值即可。是枚舉類型 |
代碼:
static void Main(string[] args)
{
using (Mat src = new Mat(@"C:\Users\whx\Desktop\opcvImage\m4.jpg", ImreadModes.AnyColor | ImreadModes.AnyDepth))
using (Mat dst = new Mat())
{
//定義一個(gè)掩膜矩陣
InputArray kernel = InputArray.Create<int>(new int[3, 3] { { 0, -1, 0 }, { -1, 5, -1 }, { 0, -1, 0 } });
//進(jìn)行掩膜操作,提高圖片亮度
Cv2.Filter2D(src, dst, -1, kernel, new Point(-1, 1), 0, BorderTypes.Default);
using (new Window("OutputImage", WindowMode.Normal, dst))
using (new Window("InputImage",WindowMode.Normal,src))
{
Cv2.WaitKey(0);
}
}
}

從上圖可以看出,OutputImage 比 Inputimage 的亮度明顯增強(qiáng)。
三:利用指針修改圖像像素值,進(jìn)行圖像對(duì)比度處理
代碼:
unsafe static void Main(string[] args)
{
Mat src, dst;
src = Cv2.ImRead(@"C:\Users\whx\Desktop\opcvImage\m4.jpg"); //讀取圖片
if (src.Data == null)
{
Console.WriteLine("加載圖像失敗");
return;
}
#region
/*
* 兩種判斷方法都可以
*/
//if(src.Empty()) //如果數(shù)組沒(méi)有元素,則返回true。
//{
// Console.WriteLine("加載圖像失敗");
// return;
//}
//顯示方式2
//new Window("Input Image", WindowMode.FreeRatio);
//Cv2.ImShow("Input Image",src);
//Cv2.WaitKey(0);
#endregion
#region 指針操作增加飽和度
int clos = (src.Cols - 1) * src.Channels(); //RGB有三個(gè)通道,(圖像的列(長(zhǎng)度) * 圖像的通道數(shù))
int rows = src.Rows; //行(高度)
int offsetx = src.Channels();
dst = new Mat(src.Size(), src.Type()); //初始化
for (int row = 1; row < rows - 1; row++)
{
IntPtr current = src.Ptr(row); //當(dāng)前行
byte* curr = (byte*)current.ToPointer();
IntPtr upRow = src.Ptr(row - 1);//上一行
byte* up = (byte*)upRow.ToPointer();
IntPtr nextRow = src.Ptr(row + 1);//下一行
byte* next = (byte*)nextRow.ToPointer();
IntPtr outPut = dst.Ptr(row); //輸出
byte* opt = (byte*)outPut.ToPointer();
for (int col = offsetx; col < clos; col++)
{
opt[col] = (byte)Saturate.Saturate_cast((5 * curr[col] - (curr[col - offsetx] + curr[col + offsetx] + up[col] + next[col])));
}
}
#endregion
using (new Window("OutputImage", WindowMode.FreeRatio, dst))
using (new Window("InputImage", WindowMode.FreeRatio, src))
{
Cv2.WaitKey(0);
}
}
unsafe static void Main(string[] args)
{
Mat src, dst;
src = Cv2.ImRead(@"C:\Users\whx\Desktop\opcvImage\m4.jpg"); //讀取圖片
if (src.Data == null)
{
Console.WriteLine("加載圖像失敗");
return;
}
#region
/*
* 兩種判斷方法都可以
*/
//if(src.Empty()) //如果數(shù)組沒(méi)有元素,則返回true。
//{
// Console.WriteLine("加載圖像失敗");
// return;
//}
//顯示方式2
//new Window("Input Image", WindowMode.FreeRatio);
//Cv2.ImShow("Input Image",src);
//Cv2.WaitKey(0);
#endregion
#region 指針操作增加飽和度
int clos = (src.Cols - 1) * src.Channels(); //RGB有三個(gè)通道,(圖像的列(長(zhǎng)度) * 圖像的通道數(shù))
int rows = src.Rows; //行(高度)
int offsetx = src.Channels();
dst = new Mat(src.Size(), src.Type()); //初始化
for (int row = 1; row < rows - 1; row++)
{
IntPtr current = src.Ptr(row); //當(dāng)前行
byte* curr = (byte*)current.ToPointer();
IntPtr upRow = src.Ptr(row - 1);//上一行
byte* up = (byte*)upRow.ToPointer();
IntPtr nextRow = src.Ptr(row + 1);//下一行
byte* next = (byte*)nextRow.ToPointer();
IntPtr outPut = dst.Ptr(row); //輸出
byte* opt = (byte*)outPut.ToPointer();
for (int col = offsetx; col < clos; col++)
{
opt[col] = (byte)Saturate.Saturate_cast((5 * curr[col] - (curr[col - offsetx] + curr[col + offsetx] + up[col] + next[col])));
}
}
#endregion
using (new Window("OutputImage", WindowMode.FreeRatio, dst))
using (new Window("InputImage", WindowMode.FreeRatio, src))
{
Cv2.WaitKey(0);
}
}

效果與上面使用API操作基本一致。這里是由一個(gè)計(jì)算公式:

對(duì)應(yīng)這行代碼:
opt[col] = (byte)Saturate.Saturate_cast((5 * curr[col] - (curr[col - offsetx] + curr[col + offsetx] + up[col] + next[col])));
四:減少圖像亮度
代碼:
static void Main(string[] args)
{
Mat src, dst;
src = Cv2.ImRead(@"C:\Users\whx\Desktop\opcvImage\m4.jpg"); //讀取圖片
dst = new Mat(src.Size(), src.Type()); //初始化
src.CopyTo(dst); //把原圖像拷貝到 dst 中
for (int i = 0; i < src.Rows; i++)
{
for (int j = 0; j < src.Cols; j++)
{
Vec3b color = new Vec3b();//新建Vec3b對(duì)象(字節(jié)的三元組(System.Byte))
color.Item0 = (byte)Saturate.Saturate_cast((src.Get<Vec3b>(i, j).Item0 - 50));// B 讀取原來(lái)的通道值并減50
color.Item1 = (byte)Saturate.Saturate_cast((src.Get<Vec3b>(i, j).Item1 - 50)); // G
color.Item2 = (byte)Saturate.Saturate_cast((src.Get<Vec3b>(i, j).Item2 - 50)); // R
src.Set(i, j, color);
}
}
using (new Window("Input", WindowMode.FreeRatio, dst))
using (new Window("Output", WindowMode.FreeRatio, src))
{
Cv2.WaitKey(0);
}
}

輸出圖像明顯比輸入的亮度下降。
代碼:
static void Main(string[] args)
{
Mat src, dst;
src = Cv2.ImRead(@"C:\Users\whx\Desktop\opcvImage\m4.jpg"); //讀取圖片
dst = new Mat(src.Size(), src.Type()); //初始化
src.CopyTo(dst); //把原圖像拷貝到 dst 中
for (int i = 0; i < src.Rows; i++)
{
for (int j = 0; j < src.Cols; j++)
{
Vec3b color = new Vec3b();//新建Vec3b對(duì)象(字節(jié)的三元組(System.Byte))
color.Item0 = (byte)Saturate.Saturate_cast((src.Get<Vec3b>(i, j).Item0 + 50));//讀取原來(lái)的通道值并加50
color.Item1 = (byte)Saturate.Saturate_cast((src.Get<Vec3b>(i, j).Item1 + 50));
color.Item2 = (byte)Saturate.Saturate_cast((src.Get<Vec3b>(i, j).Item2 + 50));
src.Set(i, j, color);
}
}
using (new Window("Input", WindowMode.FreeRatio, dst))
using (new Window("Output", WindowMode.FreeRatio, src))
{
Cv2.WaitKey(0);
}
}

輸出圖像明顯比輸入的亮度提高很多。
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