C# RotationDetector 图片旋转角度检测

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了C# RotationDetector 图片旋转角度检测。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

效果

项目

代码

下载 


效果

C# RotationDetector 图片旋转角度检测,AI,OpenCV,C#,c#,C# 图片旋转角度检测

项目

VS2022+.net4.8+ OpenCvSharp4+Sdcb.RotationDetector

C# RotationDetector 图片旋转角度检测,AI,OpenCV,C#,c#,C# 图片旋转角度检测

代码

using OpenCvSharp;
using Sdcb.RotationDetector;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;

namespace RotationDetector_图片旋转角度检测
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        public Form1()
        {
            InitializeComponent();
        }

        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            startupPath = Application.StartupPath;
            rd = new PaddleRotationDetector(RotationDetectionModel.EmbeddedDefault);

        }

        Bitmap bmp;
        string fileFilter = "*.*|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.tiff;*.tiff;*.png";
        string img = "";
        string startupPath = "";

        DateTime dt1 = DateTime.Now;
        DateTime dt2 = DateTime.Now;

        PaddleRotationDetector rd;

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();
            ofd.Filter = fileFilter;
            if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;

            pictureBox1.Image = null;

            img = ofd.FileName;
            bmp = new Bitmap(img);
            pictureBox1.Image = new Bitmap(img);
            textBox1.Text = "";

        }

        private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (img=="") { return; }
            Mat src = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToMat(new Bitmap(pictureBox1.Image));
            Cv2.CvtColor(src, src, ColorConversionCodes.RGBA2RGB);//mat转三通道mat
            dt1 = DateTime.Now;
            RotationResult r = rd.Run(src);
            dt2 = DateTime.Now;
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            sb.AppendLine("图片旋转角度:"+ r.Rotation );
            sb.AppendLine("--------------------");
            sb.AppendLine("耗时:" + (dt2 - dt1).TotalMilliseconds + "ms");
            textBox1.Text = sb.ToString();
        }

        /// <summary>
        /// 90
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void button3_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (bmp==null)
            {
                return;
            }

            var mat = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToMat(bmp);
            Cv2.CvtColor(mat, mat, ColorConversionCodes.RGBA2RGB);
            Cv2.Rotate(mat, mat, RotateFlags.Rotate90Clockwise);
            var bitmap = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(mat);
            pictureBox1.Image = bitmap;
        }

        /// <summary>
        /// 180
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void button4_Click(object sender, EventArgs e)
        {

            if (bmp == null)
            {
                return;
            }

            var mat = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToMat(bmp);
            Cv2.CvtColor(mat, mat, ColorConversionCodes.RGBA2RGB);
            Cv2.Rotate(mat, mat, RotateFlags.Rotate180);
            var bitmap = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(mat);
            pictureBox1.Image = bitmap;
        }

        /// <summary>
        /// 270
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void button5_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (bmp == null)
            {
                return;
            }

            var mat = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToMat(bmp);
            Cv2.CvtColor(mat, mat, ColorConversionCodes.RGBA2RGB);
            Cv2.Rotate(mat, mat, RotateFlags.Rotate90Counterclockwise);
            var bitmap = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(mat);
            pictureBox1.Image = bitmap;
        }
    }
}
 

using OpenCvSharp;
using Sdcb.RotationDetector;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;

namespace RotationDetector_图片旋转角度检测
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        public Form1()
        {
            InitializeComponent();
        }

        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            startupPath = Application.StartupPath;
            rd = new PaddleRotationDetector(RotationDetectionModel.EmbeddedDefault);

        }

        Bitmap bmp;
        string fileFilter = "*.*|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.tiff;*.tiff;*.png";
        string img = "";
        string startupPath = "";

        DateTime dt1 = DateTime.Now;
        DateTime dt2 = DateTime.Now;

        PaddleRotationDetector rd;

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();
            ofd.Filter = fileFilter;
            if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;

            pictureBox1.Image = null;

            img = ofd.FileName;
            bmp = new Bitmap(img);
            pictureBox1.Image = new Bitmap(img);
            textBox1.Text = "";

        }

        private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (img=="") { return; }
            Mat src = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToMat(new Bitmap(pictureBox1.Image));
            Cv2.CvtColor(src, src, ColorConversionCodes.RGBA2RGB);//mat转三通道mat
            dt1 = DateTime.Now;
            RotationResult r = rd.Run(src);
            dt2 = DateTime.Now;
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            sb.AppendLine("图片旋转角度:"+ r.Rotation );
            sb.AppendLine("--------------------");
            sb.AppendLine("耗时:" + (dt2 - dt1).TotalMilliseconds + "ms");
            textBox1.Text = sb.ToString();
        }

        /// <summary>
        /// 90
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void button3_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (bmp==null)
            {
                return;
            }

            var mat = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToMat(bmp);
            Cv2.CvtColor(mat, mat, ColorConversionCodes.RGBA2RGB);
            Cv2.Rotate(mat, mat, RotateFlags.Rotate90Clockwise);
            var bitmap = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(mat);
            pictureBox1.Image = bitmap;
        }

        /// <summary>
        /// 180
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void button4_Click(object sender, EventArgs e)
        {

            if (bmp == null)
            {
                return;
            }

            var mat = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToMat(bmp);
            Cv2.CvtColor(mat, mat, ColorConversionCodes.RGBA2RGB);
            Cv2.Rotate(mat, mat, RotateFlags.Rotate180);
            var bitmap = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(mat);
            pictureBox1.Image = bitmap;
        }

        /// <summary>
        /// 270
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        private void button5_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (bmp == null)
            {
                return;
            }

            var mat = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToMat(bmp);
            Cv2.CvtColor(mat, mat, ColorConversionCodes.RGBA2RGB);
            Cv2.Rotate(mat, mat, RotateFlags.Rotate90Counterclockwise);
            var bitmap = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(mat);
            pictureBox1.Image = bitmap;
        }
    }
}

下载 

Demo下载文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-525717.html

到了这里,关于C# RotationDetector 图片旋转角度检测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • opencv人与摄像头距离、角度检测

    参考: https://chtseng.wordpress.com/2018/09/18/%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BC%B0%E7%AE%97%E5%89%8D%E6%96%B9%E4%BA%BA%E7%89%A9%E7%9A%84%E8%B7%9D%E9%9B%A2/ https://blog.csdn.net/captain5339/article/details/128857313

    2024年02月14日
    浏览(42)
  • C#实现图片对比-支持图片旋转

    虽然已经正式转JAVA了,但最近发现一个特别好的开源项目masuit,不仅提供很多简便的功能,还有图像的一些特殊操作功能。 之前我们比较图片应该都是使用的openCV,不过这个masuit,看上去也不错,而且代码使用简单,因此强烈推荐。 下面就实现一个简单图像对比。 首先添加

    2024年03月09日
    浏览(72)
  • OpenCV 图片旋转

    cv2.getRotationMatrix2D 获得仿射变化矩阵 cv2.warpAffine 进行仿射变化 参数说明: center 表示 中间点的位置 , -5 表示 逆时针 旋转5度, 1 表示进行等比列的 缩放 返回值: rot_mat 仿射变化矩阵 例如: 参数说明: img 表示输入的图片, rot_mat 表示仿射变化矩阵, (image.shape[1], image.sh

    2024年02月05日
    浏览(30)
  • [C++]使用纯opencv部署yolov8旋转框目标检测

    【官方框架地址】 https://github.com/ultralytics/ultralytics 【算法介绍】 YOLOv8是一种先进的对象检测算法,它通过单个神经网络实现了快速的物体检测。其中,旋转框检测是YOLOv8的一项重要特性,它可以有效地检测出不同方向和角度的物体。 旋转框检测的原理是通过预测物体的边界

    2024年04月26日
    浏览(39)
  • OPENCV C++(七)霍夫线检测+找出轮廓和外接矩形+改进旋转

    霍夫线检测  定义存放输出线的向量 此向量输出有距离,角度 因为检测的原理就是在变换霍夫空间里面去检测的,这里可以理解为极坐标 第3个参数是距离精度 第四个参数是角度精度,第五个是阈值,只有点超过90个才算一条线 在图中画线操作: 这里是画线操作  概率霍夫

    2024年02月13日
    浏览(51)
  • [C#]winform部署官方yolov8-obb旋转框检测的onnx模型

    【官方框架地址】 https://github.com/ultralytics/ultralytics 【算法介绍】 Yolov8-obb(You Only Look Once version 8 with Oriented Bounding Boxes)是一种先进的对象检测算法,它在传统的Yolov3和Yolov4基础上进行了优化,加入了OBB(Oriented Bounding Box)旋转框检测,能够更精确地检测并定位出目标物体的

    2024年01月20日
    浏览(86)
  • 图像旋转角度计算并旋转

    使用两张测试图片如下:   对于lena的图像测试结果如下:   另一张测试图片结果如下:    也可以使用下面代码进行测试: lena结果如下: 美女图片测试结果: 说明: 以上代码仅仅是讲解介绍了图像旋转的计算及矫正原理,实际上准确度受不同图像的影响较大,不过里面使用的相

    2024年01月25日
    浏览(45)
  • Qt/C++音视频开发63-设置视频旋转角度/支持0-90-180-270度旋转/自定义旋转角度

    设置旋转角度,相对来说是一个比较小众的需求,如果视频本身带了旋转角度,则解码播放的时候本身就会旋转到对应的角度显示,比如手机上拍摄的视频一般是旋转了90度的,如果该视频文件放到电脑上打开,一些早期的播放器可能播放的时候是躺着的,因为早期播放器设

    2024年02月02日
    浏览(55)
  • openCV实践项目:图片文本检测

    上一期我们通过对实验:银行卡卡号识别 加深了对前面所学openCV图像处理的一些理解 openCV实践项目:银行卡卡号识别_老师我作业忘带了的博客-CSDN博客 本次图片文本检测相对于要容易一些,内容如下:   把一个这样的图片,通过仿射变换转换成那样的图片。 然后再通过

    2024年02月07日
    浏览(41)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包