C# OpenCvSharp 玉米粒计数

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了C# OpenCvSharp 玉米粒计数。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

玉米粒计数

C# OpenCvSharp 玉米粒计数,OpenCvSharp,C#,C#  玉米粒计数,opencv,计算机视觉,人工智能

项目

C# OpenCvSharp 玉米粒计数,OpenCvSharp,C#,C#  玉米粒计数,opencv,计算机视觉,人工智能

代码

主要处理步骤
1、二值化操作
2、腐蚀
3、距离变换
4、形态学处理
5、找到种子的轮廓区域

        OpenCV中,函数distanceTransform()用于计算图像中每一个非零点像素与其最近的零点像素之间的距离,
        输出的是保存每一个非零点与最近零点的距离信息,图像上越亮的点,代表了离零点的距离越远。
        用途:
        可以根据距离变换的这个性质,经过简单的运算,用于细化字符的轮廓和查找物体质心(中心)。

        距离变换的处理图像通常都是二值图像,而二值图像其实就是把图像分为两部分,即背景和物体两部分,物体通常又称为前景目标。
        通常我们把前景目标的灰度值设为255(即白色),背景的灰度值设为0(即黑色)。
        所以定义中的非零像素点即为前景目标,零像素点即为背景。
        所以图像中前景目标中的像素点距离背景越远,那么距离就越大,如果我们用这个距离值替换像素值,那么新生成的图像中这个点越亮。

//User:用户自定义
//L1:  曼哈顿距离
//L2:  欧式距离
//C:   棋盘距离
Cv2.DistanceTransform(morhImage, dist, DistanceTypes.L1, DistanceTransformMasks.Mask3);

//
// 摘要:
//     Applies a fixed-level threshold to each array element.
//
// 参数:
//   src:
//     input array (single-channel, 8-bit or 32-bit floating point).
//
//   dst:
//     output array of the same size and type as src.
//
//   thresh:
//     threshold value.
//
//   maxval:
//     maximum value to use with the THRESH_BINARY and THRESH_BINARY_INV thresholding
//     types.
//
//   type:
//     thresholding type (see the details below).
//
// 返回结果:
//     the computed threshold value when type == OTSU
public static double Threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, ThresholdTypes type)

using OpenCvSharp;
using System;
using System.Drawing;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;

namespace OpenCvSharp_Demo
{
    public partial class frmMain : Form
    {
        public frmMain()
        {
            InitializeComponent();
        }

        string fileFilter = "*.*|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.tiff;*.tiff;*.png";
        string image_path = "";

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

        Mat image;
        Mat result_image;

        StringBuilder sb = new StringBuilder();

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

            pictureBox1.Image = null;
            pictureBox2.Image = null;
            textBox1.Text = "";

            image_path = ofd.FileName;
            pictureBox1.Image = new Bitmap(image_path);
            image = new Mat(image_path);
        }

        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            //test
            image_path = "test_img/1.jpg";
            image = new Mat(image_path);
            pictureBox1.Image = new Bitmap(image_path);
        }

        private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (image_path == "")
            {
                return;
            }
            textBox1.Text = "检测中,请稍等……";
            pictureBox2.Image = null;
            Application.DoEvents();

            result_image = image.Clone();

            //二值化操作
            Mat grayimg = new Mat();
            Cv2.CvtColor(image, grayimg, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
            Mat BinaryImg = new Mat();
            Cv2.Threshold(grayimg, BinaryImg, 240, 255, ThresholdTypes.Binary);
            //Cv2.ImShow("二值化", BinaryImg);

            //腐蚀
            Mat kernel = Cv2.GetStructuringElement(MorphShapes.Rect, new OpenCvSharp.Size(15, 15));
            Mat morhImage = new Mat();
            Cv2.Dilate(BinaryImg, morhImage, kernel, null, 2);
            //Cv2.ImShow("morphology", morhImage);

            //距离变换:用于二值化图像中的每一个非零点距自己最近的零点的距离,距离变换图像上越亮的点,代表了这一点距离零点的距离越远
            Mat dist = new Mat();
            Cv2.BitwiseNot(morhImage, morhImage);
            /*
            OpenCV中,函数distanceTransform()用于计算图像中每一个非零点像素与其最近的零点像素之间的距离,
            输出的是保存每一个非零点与最近零点的距离信息,图像上越亮的点,代表了离零点的距离越远。
            用途:
            可以根据距离变换的这个性质,经过简单的运算,用于细化字符的轮廓和查找物体质心(中心)。
            */
            /*
            距离变换的处理图像通常都是二值图像,而二值图像其实就是把图像分为两部分,即背景和物体两部分,物体通常又称为前景目标。
            通常我们把前景目标的灰度值设为255(即白色),背景的灰度值设为0(即黑色)。
            所以定义中的非零像素点即为前景目标,零像素点即为背景。
            所以图像中前景目标中的像素点距离背景越远,那么距离就越大,如果我们用这个距离值替换像素值,那么新生成的图像中这个点越亮。
            */
            //User:用户自定义
            //L1:  曼哈顿距离
            //L2:  欧式距离
            //C:   棋盘距离
            Cv2.DistanceTransform(morhImage, dist, DistanceTypes.L1, DistanceTransformMasks.Mask3);
            Cv2.Normalize(dist, dist, 0, 1.0, NormTypes.MinMax);   //范围在0~1之间
            //Cv2.ImShow("distance", dist);

            //形态学处理
            Mat MorphImg = new Mat();
            dist.ConvertTo(MorphImg, MatType.CV_8U);
            Cv2.Threshold(MorphImg, MorphImg, 0.99, 255, ThresholdTypes.Binary);  //上图像素值在0~1之间
            kernel = Cv2.GetStructuringElement(MorphShapes.Rect, new OpenCvSharp.Size(7, 3), new OpenCvSharp.Point(-1, -1));
            Cv2.MorphologyEx(MorphImg, MorphImg, MorphTypes.Open, kernel);  //开操作
            //Cv2.ImShow("t-distance", MorphImg);

            //找到种子的轮廓区域
            OpenCvSharp.Point[][] contours;
            HierarchyIndex[] hierarchly;
            Cv2.FindContours(MorphImg, out contours, out hierarchly, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple, new OpenCvSharp.Point(0, 0));
            Mat markers = Mat.Zeros(image.Size(), MatType.CV_8UC3);
            int x, y, w, h;
            Rect rect;
            for (int i = 0; i < contours.Length; i++)
            {
                // Cv2.DrawContours(markers, contours, i, Scalar.RandomColor(), 2, LineTypes.Link8, hierarchly);
                rect = Cv2.BoundingRect(contours[i]);
                x = rect.X;
                y = rect.Y;
                w = rect.Width;
                h = rect.Height;
                Cv2.Circle(result_image, x + w / 2, y + h / 2, 20, new Scalar(0, 0, 255), -1);
                if (i >= 9)
                {
                    Cv2.PutText(result_image, (i + 1).ToString(), new OpenCvSharp.Point(x + w / 2 - 18, y + h / 2 + 8), HersheyFonts.HersheySimplex, 0.8, new Scalar(0, 255, 0), 2);
                }
                else
                {
                    Cv2.PutText(result_image, (i + 1).ToString(), new OpenCvSharp.Point(x + w / 2 - 8, y + h / 2 + 8), HersheyFonts.HersheySimplex, 0.8, new Scalar(0, 255, 0), 2);
                }
            }

            textBox1.Text = "number of corns: " + contours.Length;
            pictureBox2.Image = new Bitmap(result_image.ToMemoryStream());


        }

        private void pictureBox2_DoubleClick(object sender, EventArgs e)
        {
            Common.ShowNormalImg(pictureBox2.Image);
        }

        private void pictureBox1_DoubleClick(object sender, EventArgs e)
        {
            Common.ShowNormalImg(pictureBox1.Image);
        }
    }
}

下载

Demo下载文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-758419.html

到了这里,关于C# OpenCvSharp 玉米粒计数的文章就介绍完了。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

  • C#基于OpenCv(OpenCvSharp) 的 fftshift, ifftshift 函数的实现

    本文实现基于 OpenCv ( OpenCvSharp ) 的 fftshift, ifftshift 函数。 fftshift 函数将信号频谱的零频分量移动到数组中心, 本质是分别对调一三象限数据。 ifftshift完成相反的操作,本质是二四象限的数据块。 OpenCV中没有这两个函数如果使用需要自己实现。 实现代码如下:

    2024年02月14日
    浏览(37)
  • C#使用OpenCv(OpenCVSharp)图像全局二值化处理实例

    本文实例演示C#语言中如何使用OpenCv(OpenCVSharp)对图像进行全局二值化处理。 目录 图像二值化原理 函数原型 参数说明 实例 效果

    2024年02月13日
    浏览(48)
  • C#使用OpenCv(OpenCVSharp)图像局部二值化处理实例

      本文实例演示C#语言中如何使用OpenCv(OpenCVSharp)对图像进行局部二值化处理。 目录 图像二值化原理 局部二值化 自适应阈值 实例 效果

    2024年02月13日
    浏览(50)
  • C#使用OpenCv(OpenCVSharp)图像处理实例:亮度、对比度、灰度

    本文实例演示C#语言中如何使用OpenCv(OpenCVSharp)对图像进行亮度、对比度、灰度处理。 目录 亮度和对比度原理 灰度 实例 图像亮度通俗理解便是图像的明暗程度,数字图像 f(x,y) = i(x,y) r(x, y) ,如果灰度值在[0,255]之间,则 f 值越接近0亮度越低,f 值越接近255亮度越

    2024年02月13日
    浏览(69)
  • C#使用OpenCv(OpenCVSharp)图像直方图均衡化处理实例

    本文实例演示C#语言中如何使用OpenCv(OpenCVSharp)对图像进行直方图均衡化处理。 直方图均衡化原理 直方图均衡化(Histogram Equalization)是一种常用的图像增强技术,用于改善图像的对比度和亮度分布。它通过重新分配图像灰度级的像素值,使得图像的直方图在灰度范围内更加

    2024年02月07日
    浏览(87)
  • OpenCvSharp (C# OpenCV) 实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)

    导  读     本文主要介绍使用OpenCV对扫描文本矫正的应用实例及详细实现步骤。 背景介绍     在使用打印机或扫描仪扫描文档时,由于摆放位置差异难免造成扫描文档的倾斜。本文将使用OpenCV将倾斜的文档矫正水平并去除黑边。   实现步骤     本文只针对包含大部分文

    2024年02月16日
    浏览(52)
  • OpenCvSharp (C# OpenCV) 二维码畸变矫正--基于透视变换(附源码)

        本文主要介绍如何使用OpenCvSharp中的透视变换来实现二维码的畸变矫正。     由于CSDN文章中贴二维码会导致显示失败,大家可以直接点下面链接查看图片:     C# OpenCV实现二维码畸变矫正--基于透视变换 (详细步骤 + 代码)      讲解实现步骤之前先看下效果(左边是原图

    2024年02月15日
    浏览(36)
  • C#使用OpenCv(OpenCVSharp)使用摄像头视频显示和录制及图片保存、本地视频显示

    本篇实例讲解基于OpenCvSharp实现了摄像头视频显示、录制及截图、视频保存,本地视频的显示功能。 目录 创建winform项目添加控件 NuGet安装opencvsharp  代码  运行效果 实例实现过程

    2024年02月15日
    浏览(45)
  • C# OpenCvSharp 通道分离

    目录 效果 项目 代码 下载  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; using OpenCvSharp; using OpenCvSharp.Extensions; namespace OpenCvSharp_通道分离 {     public partial class Form1 : Form     {    

    2024年02月09日
    浏览(44)
  • C# OpenCvSharp 图像校正

    目录 效果 代码 下载 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; using OpenCvSharp; using OpenCvSharp.Extensions; namespace OpenCvSharp_图像校正 {     public partial class Form1 : Form     {         pu

    2024年02月15日
    浏览(37)

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