本文内容的主要组成部分： 1.opencv简介 2.搭建环境介绍 3.opencv配置 4.简单测试配置效果 5.总结 1.opencv简介OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效—
还记上篇我们安装了anaconda+torch+opencv，但是对opencv我基本没怎么提到它，在这里要给他陪个不是了，然后在这里隆重的介绍一下它，撒花，以及它的好兄弟PIL，不是PLC哦，也不是PCL哦，别混淆了。在这之前，我提供一张一会要用到的图片，咩咩狗怎么说呢，那就是爆炸的可爱输出啊至于为什么叫咩咩呢？这是一个有趣的爱情故事，本人不才，有个女朋友，她想养一只羊，我是一个使命必达的男朋友
前言1. 项目环境编码环境：Visual Studio Code程序框架：.NET 6.0 目前在Mac OS上使用C#语言官方提供了编译Visual Studio for Mac，但是根据官方发布的通知后续将不再支持该软件更新，后续将全部转移到Visual Studio Code平台，所以在此处我们演示使用Visual Studio Code进行演示。而代码的运行与配置使用dotnet指令实现
一：形态学操作（morphology operators）- 膨胀与腐蚀图像形态学操作 – 基于形状的一系列图像处理操作的集合，主要是基于集合理论基础上的形态学数学形态学基本的四个操作 : 腐蚀，膨胀，开，闭膨胀和腐蚀是图像处理中最常用的形态学操作手段膨胀原理： 跟卷积操作相似，假设有图像A和结构元素B，结构元素B在A上面移动，其中B定义其中心点为锚点，计算B覆盖下A的最大像素值用来替换锚点的像素
OpenCvSharp中通过使用findContours函数，简单几个的步骤就可以检测出物体的轮廓，很方便。这些准备继续探讨一下findContours方法中各参数的含义及用法，比如要求只检测最外层轮廓该怎么办？contours里边的数据结构是怎样的？hierarchy到底是什么鬼？先从opencv中的findContours函数原型看起：findContours( InputOutputArra
1： 输出一个Mat对象的像素自定义一个Mat 对象，然后输出像素值（像素值基本都在 0 – 255 之间 ，图像为三通道）代码public static void F1()
{
Scalar s = new Scalar(0, 0, 255); //定义一个三通道颜色（红色）
Mat m = new Mat(100, 100, Ma
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 前言 1.OpenCVSharp的简介概念：OpenCVSharp是C#的计算机视觉库，直接封装了很多OpenCV的方法，降低处理图像的难度Mat：表示一个类，是Matrix的缩写，表示矩阵的大小存储的地址，这里用来存储图像 Mat有很多类型，可以创建空类型，也可以直接来存储图像的地址。Mat的构造函数：/
OpenCV3源代码文件夹sources： • 3rdparty: 包含第三方库，如用视频解码用的 ffmpeg、jpg、png、tiff 等图片的解码库。• apps: 包含进行 Haar 分类器训练的工具，OpenCV 进行人脸检测便是基于 Haar 分类器。如果你想检测人脸以外的图片，千万不要错过这几个工具。• cmake: 包含生成工程项目时cmake 的依赖文件，只
目录Line绘制直线Ellipse绘制或填充椭圆轮廓、椭圆Rectangle绘制或填充矩形Circle绘制或填充圆FillPoly填充多边形Line绘制直线函数说明：根据给定的两点之间画一直线。超出图像范围的被裁剪。对于非抗锯齿的使用8-通道或4-通道算法。粗线条用圆角绘制两端。抗锯齿线使用高斯滤波绘制。//函数原型1
void Line(InputOutputArray img,
int
1、背景部门的软件课用的是c#，我们图像处理用的c++，c++版的代码要想在c#上运行，通过把C++封装成动态链接库在C#中调用，这样在修改算法的过程中就会非常的不方便，封装DLL的时候也比较麻烦。所以思考有没有不用封装，能直接在c#上用的opencv库。针对C#的计算机视觉库主要有两种：EmguCV和CVSharp.1.1 EmguCV和CVSharp的区别a、EmguCV的优势在于不
OpenCV-Python接口中使用cv2.findContours()函数来查找检测物体的轮廓。实现 使用方式如下：
[python]
view plain
copy
1. import cv2
2.
3. img = cv2.imread('D:\\test\\contour.jpg')
4. gray = cv2.c
一 ：图像的颜色空间转换在OpenCvSharp中颜色转换函数为：Cv2.CvtColor() 参数：参数说明src:源图像，8位无符号，16位无符号或单精度浮点dst:输出图像，具有与src相同的大小和深度code:颜色空间转换代码:(ColorConversionCodes)枚举类型代码：static void Main(string[] args)
{
1、什么是OpenCVSharp 为了解决在Csharp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（GOCW）；这几天在搜集资料的时候，偶尔看见了OpenCVSharp，从时间上来看，它已经经过了更久的发展，应该有许多直接借鉴、或者直接使用的地方。OpenCVSharp有一名日本工程师开发，项目地址为：https://github.com/shimat/openc
1.什么是Blob？ 像素是图像中的一组连接像素，它们共享一些公共属性（例如灰度值）。在上面的图像中，暗连接区域是斑点，而斑点检测的目标是识别和标记这些区域。这个算法说白了就是检测图像的斑点，“一坨一坨”的异于周围背景的东西，代表的是一些“不同”的区域。2. Blob检测是如何实现的？ simpleblob
using System;
using OpenCvSharp;
namespace ConsoleApp1
{
class Program
{
public static void Main()
{
// 加载图像
Mat src = Cv2.ImRead(@"C:\Users\Tess
在C#中使用OpenCV（使用OpenCVSharp）
1、什么是OpenCVSharp
为了解决在Csharp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（GOCW）；这几天在搜集资料的时候，偶尔看见了Op
openCV是因特尔的一个开源的视觉库,里面几乎包含了所有的图像处理的经典算法,并且采用C和少量的C++编写,运行效率很高,对于做图像处理这方面工作的,认识opencv是必须的工作。不过opencv有个很大的不足,这在于它几乎没有提供gui这方面接口,很难满足目前应用程序开发的需要,而万恶的MFC框架丑陋的界面也成为了我的噩梦,MFC与opencv和界面优化几乎让我在图像处理这一块儿无法动弹。C#
C#+VS2019+OpenCVSharp环境搭建这个博客将带领你安装VS 2019并进行基本的代码环境搭建，看起来字很多，实际操作不复杂。下载及安装首先根据pytorch官方建议我们使用VS2019直接去这个网站下载，并跳过下面的一段废话，或者：在必应搜索VS2019到下载官网然后选择下载较旧的版本，再点击2019中的下载，然后选择图中的这个，这里我下载的是2019最新版的企业版，你也可以下载其
1、测试用例 这里引用矩阵的掩码操作测试用例中的原文(有版权问题的话，请联系删除) 思考一下图像对比度增强的问题。我们可以对图像的每个像素应用下面的公式 上面那种表达法是公式的形式，而下面那种是以掩码矩阵表示的紧凑形式。使用掩码矩阵的时候，我们先把矩阵中心的元素（上面的例子中是(0,0)位置的元素，也就是5）对齐到要计算的目标像素上，再把邻域像素值和相应的矩阵元素值的乘积加起来
实现效果如上图。我将我之前的方法进行重构了，优化后方便后续的拓展。下面就介绍下具体的实现吧。我是在winform内实现的，当我们在界面上用鼠标选取ROI时，可以在picturebox的mousedown事件内记录下第一点，再在mousemove事件中获取实时的鼠标位置当做第二点，根据这两点我们就能得到一个矩形，即OpencvSharp内的Rect ，然后我们就可以在这个区域内进行我们的绘制，当然我
