C#如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形-创新互联

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前言

本文主要介绍如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形。

准备工作

首先创建一个Wpf项目——WpfOpenCV,这里版本使用Framework4.7.2。

然后使用Nuget搜索【Emgu.CV】,如下图。

C#如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形

这里的Emgu.CV选择4.3.0.3890版本,然后安装Emgu.CV和Emgu.CV.runtime.windows。

使用OPenCV剪切矩形

现在,我们进入项目,进行OPenCV的调用。

首先引入命名空间,如下:

using Emgu.CV;
using Emgu.CV.CvEnum;
using Emgu.CV.Structure;
using System.Drawing;
using System.Windows.Forms;

然后编写矩形剪切函数——CutRectangleImage。

函数里,我们先将图像进行缩放,这样可以有效的减少检测到的矩形数量。

再将图片处理成灰度模式,然后再高斯模糊,再边缘化。

然后,我们就可以在图片里查找图形轮廓了,当轮廓有三个顶点,那么它是三角形,如果有四个顶点,那么它是四边形;我们要截取矩形,所以这里要加一个角度的判断,四个角必须都在80-100度之间。

取到了顶点后,在依据顶点剪切图片就可以了。

下面是截取矩形的代码,代码中只截取了宽度较大的那个矩形。

public void CutRectangleImage(string imagePath)
{
  Image src = new Image(imagePath);
  int scale = 1;
  if (src.Width > 500)
  {
    scale = 2;
  }
  if (src.Width > 1000)
  {
    scale = 10;
  }
  if (src.Width > 10000)
  {
    scale = 100;
  }
  var size = new Size(src.Width / scale, src.Height / scale);
  Image srcNewSize = new Image(size);
  CvInvoke.Resize(src, srcNewSize, size);
  //将图像转换为灰度
  UMat grayImage = new UMat();
  CvInvoke.CvtColor(srcNewSize, grayImage, ColorConversion.Bgr2Gray);
  //使用高斯滤波去除噪声
  CvInvoke.GaussianBlur(grayImage, grayImage, new Size(3, 3), 3);
  UMat cannyEdges = new UMat();
  CvInvoke.Canny(grayImage, cannyEdges, 60, 180);//通过边缘化,然后取出轮廓
   
  #region 取三角形和矩形的顶点坐标
  List triangleList = new List();
  List boxList = new List(); //旋转的矩形框

  using (VectorOfVectorOfPoint contours = new VectorOfVectorOfPoint())
  {
    CvInvoke.FindContours(cannyEdges, contours, null, RetrType.List, ChainApproxMethod.ChainApproxSimple);
    int count = contours.Size;
    for (int i = 0; i < count; i++)
    {
      using (VectorOfPoint contour = contours[i])
      using (VectorOfPoint approxContour = new VectorOfPoint())
      {
        CvInvoke.ApproxPolyDP(contour, approxContour, CvInvoke.ArcLength(contour, true) * 0.08, true);
        //仅考虑面积大于50的轮廓
        if (CvInvoke.ContourArea(approxContour, false) > 50)
        {
          if (approxContour.Size == 3) //轮廓有3个顶点:三角形
          {
            System.Drawing.Point[] pts = approxContour.ToArray();
            triangleList.Add(new Triangle2DF(pts[0], pts[1], pts[2]));
          }
          else if (approxContour.Size == 4) //轮廓有4个顶点
          {
            #region 检测角度,如果角度都在 [80, 100] 之间,则为矩形
            bool isRectangle = true;
            System.Drawing.Point[] pts = approxContour.ToArray();
            LineSegment2D[] edges = Emgu.CV.PointCollection.PolyLine(pts, true);

            for (int j = 0; j < edges.Length; j++)
            {
              double angle = Math.Abs(edges[(j + 1) % edges.Length].GetExteriorAngleDegree(edges[j]));
              if (angle < 80 || angle > 100)
              {
                isRectangle = false;
                break;
              }
            }
            #endregion
            if (isRectangle) boxList.Add(CvInvoke.MinAreaRect(approxContour));
          }
        }
      }
    }
  }
  #endregion
     
  #region 保存剪切的较大的矩形图片 
  Rectangle rectangle = new Rectangle(0, 0, src.Width, src.Height);
  int maxWidth = 0;
  //boxList = boxList.Where(p => p.Size.Width > 300).ToList();
  for (int i = 0; i < boxList.Count(); i++)
  {
    RotatedRect box = boxList[i];
    Rectangle rectangleTemp = box.MinAreaRect();
    //这里对取到的顶点坐标进行了加宽,因为矩形可能存在角度,这里没有进行角度旋转,所以加宽了取值范围就可以取到完整的图了
    rectangleTemp = new Rectangle(rectangleTemp.X * scale, rectangleTemp.Y * scale, rectangleTemp.Width * scale + scale, rectangleTemp.Height * scale + scale);
    
    //取较大的矩形图片
    if (rectangleTemp.Width > maxWidth)
    {
      maxWidth = rectangleTemp.Width;
      rectangle = rectangleTemp;
    }
  }
  src.Draw(rectangle, new Bgr(System.Drawing.Color.Red), 4);//在图片中画线
  CvInvoke.Imwrite("原始图片.bmp", src); //保存原始图片
  CvInvoke.cvSetImageROI(src.Ptr, rectangle);//设置兴趣点—ROI(region of interest )
  var clone = src.Clone();
  CvInvoke.Imwrite("剪切的矩形图片.bmp", clone); //保存结果图 
  #endregion
  src.Dispose();
  srcNewSize.Dispose();
  grayImage.Dispose();
}

然后编写一个打开文件的函数,在成功打开文件后调用CutRectangleImage。

private void btnRectangle_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
{
  System.Windows.Forms.OpenFileDialog frm = new System.Windows.Forms.OpenFileDialog();
  frm.Filter = "(*.jpg,*.png,*.jpeg,*.bmp,*.gif)|*.jgp;*.png;*.jpeg;*.bmp;*.gif|All files(*.*)|*.*";
  if (frm.ShowDialog() == System.Windows.Forms.DialogResult.OK)
  {
    CutRectangleImage(frm.FileName);
  }
}

然后运行项目,点击剪切矩形文件。

C#如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形

然后到debug文件夹下,查看结果。

测试结果如下图所示:

C#如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形

图中红线为检测到矩形后,手动画上去的矩形轮廓。

使用OPenCV剪切圆形

编写矩形剪切函数——CutCircleImage。

函数里,我们依然先将图像进行缩放,为了有效的减少检测到的圆形数量。

再将图片处理成灰度模式,然后再高斯模糊。

然后再使用霍夫圆检测函数,获取圆的圆心和半径。

最后再根据圆心和半径计算出最小矩形,然后将圆剪切并保存。

代码如下:

public void CutCircleImage(string imagePath)
{
  Image src = new Image(imagePath);
  
  int scale = 1;
  if (src.Width > 500)
  {
    scale = 2;
  }
  if (src.Width > 1000)
  {
    scale = 10;
  }
  if (src.Width > 10000)
  {
    scale = 100;
  }
  var size = new Size(src.Width / scale, src.Height / scale);
  Image srcNewSize = new Image(size);
  CvInvoke.Resize(src, srcNewSize, size);
  //将图像转换为灰度
  UMat grayImage = new UMat();
  CvInvoke.CvtColor(srcNewSize, grayImage, ColorConversion.Bgr2Gray);
  //使用高斯滤波去除噪声
  CvInvoke.GaussianBlur(grayImage, grayImage, new Size(3, 3), 3);
  //霍夫圆检测
  CircleF[] circles = CvInvoke.HoughCircles(grayImage, HoughModes.Gradient, 2.0, 200.0, 100.0, 180.0, 5);
  
  Rectangle rectangle = new Rectangle();
  float maxRadius = 0;
  foreach (CircleF circle in circles)
  {
    var center = circle.Center;//圆心
    var radius = circle.Radius;//半径
    if (radius > maxRadius)
    {
      maxRadius = radius;
      rectangle = new Rectangle((int)(center.X - radius) * scale,
        (int)(center.Y - radius) * scale,
        (int)radius * 2 * scale + scale,
        (int)radius * 2 * scale + scale);
    }
    srcNewSize.Draw(circle, new Bgr(System.Drawing.Color.Blue), 4);

  }
  CvInvoke.Imwrite("原始图片.bmp", srcNewSize); //保存原始图片
  if (maxRadius == 0)
  {
    MessageBox.Show("没有圆形");
  }
  CvInvoke.cvSetImageROI(srcNewSize.Ptr, rectangle);//设置兴趣点—ROI(region of interest )
  var clone = srcNewSize.Clone();
  CvInvoke.Imwrite("剪切的圆形图片.bmp", clone); //保存结果图 
  src.Dispose();
  srcNewSize.Dispose();
  grayImage.Dispose();
}

运行项目进行测试,结果如下:

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到此,C#使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形就已经介绍完了。

到此,关于“C#如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!


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