C#调用OpenCV开发简易版美图工具
前言
在c#调用opencv其实非常简单，因为c#中有很多opencv的开源类库。
本文主要介绍在wpf项目中使用opencvsharp3-anycpu开源类库处理图片，下面我们先来做开发前的准备工作。
准备工作
首先，我们先创建一个wpf项目。
然后，在nuget上搜索opencvsharp，如下图：
接着，我们选择opencvsharp3-anycpu选项进行安装 。
安装了opencvsharp3-anycpu后，我们的项目会自动引入4个类库，如下图：
到这里，我们的准备工作就完成了，非常简单。
c#中应用opencv
现在，我们进入项目，进行opencv的调用。
我们先引入opencv相关的命名空间，如下：
using opencvsharp;
using opencvsharp.extensions;
然后我们在项目中使用mat类来进行图片操作。
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红蓝颜色通道互换
在opencv里，mat类是非常重要的，它是处理图片的入口。
现在，我们先做一个简单的图片操作，红蓝通道颜色互换，代码如下：
mat mat = new mat(@"..\..\images\ocv02.jpg", imreadmodes.unchanged);
for (var y = 0; y < mat.height; y++)
{
for (var x = 0; x < mat.width; x++)
{
vec3b color = mat.get<vec3b>(y, x);
var temp = color.item0;
color.item0 = color.item2; //b 转 r
color.item2 = temp; //r 转 b
mat.set(y, x, color);
}
}
var mem = mat.tomemorystream();
bitmapimage bmp = new bitmapimage();
bmp.begininit();
bmp.streamsource = mem;
bmp.endinit();
imgoutput.source = bmp;
mat.dispose();/// 该方法在mat里被重写了，可以释放资源，可以放心调用
效果图如下：
可以看到，我们成功的处理了图片的红蓝通道颜色互换。
现在我们再多做一些opencv的操作。
腐蚀
代码如下：
using (var src = new mat(@"..\..\images\ocv02.jpg", imreadmodes.anydepth | imreadmodes.anycolor))
{
cv2.erode(src, src, new mat());
var mem = src.tomemorystream();
bitmapimage bmp = new bitmapimage();
bmp.begininit();
bmp.streamsource = mem;
bmp.endinit();
imgoutput.source = bmp;
}
效果图如下：
反转
代码如下：
using (var src = new mat(@"..\..\images\ocv02.jpg", imreadmodes.anydepth | imreadmodes.anycolor))
{
using (var dst = new mat())//复制以后处理
{
cv2.bitwisenot(src, dst, new mat());
var mem = dst.tomemorystream();
bitmapimage bmp = new bitmapimage();
bmp.begininit();
bmp.streamsource = mem;
bmp.endinit();
imgoutput.source = bmp;
}
}
效果图如下：
亮度—变暗
代码如下：
bitmapimage bmpsource = new bitmapimage(new uri("pack://application:,,,/images/ocv02.jpg" ));
mat mat = bmpsource.tomat();
for (var y = 0; y < mat.height; y++)
{
for (var x = 0; x < mat.width; x++)
{
vec3b color = mat.get<vec3b>(y, x);
int item0 = color.item0;
int item1 = color.item1;
int item2 = color.item2;
#region 变暗
item0 -= 60;
item1 -= 60;
item2 -= 60;
if (item0 < 0)
item0 = 0;
if (item1 < 0)
item1 = 0;
if (item2 < 0)
item2 = 0;
#endregion
#region 变亮
//item0 += 80;
//item1 += 80;
//item2 += 80;
//if (item0 > 255)
// item0 = 255;
//if (item1 > 255)
// item1 = 255;
//if (item2 > 255)
// item2 = 255;
#endregion
color.item0 = (byte)item0;
color.item1 = (byte)item1;
color.item2 = (byte)item2;
mat.set(y, x, color);
}
}
var mem = mat.tomemorystream();
bitmapimage bmp = new bitmapimage();
bmp.begininit();
bmp.streamsource = mem;
bmp.endinit();
imgoutput.source = bmp;
mat.dispose();/// 该方法在mat里被重写了，可以释放资源，可以放心调用
可以看到，这里的代码稍微有点特别。
我们通过bitmapimage导入图片后，直接使用bitmapimage的对象的tomat方法，把bitmapimage转换成了mat类的对象。
这个tomat方法，我们需要特别留意一下，因为他并不是bitmapimage类的方法，它是一个扩展方法，只有我们引用了opencvsharp命名空间，bitmapimage和bitmap对象才会增加扩展方法tomat。
效果图如下：
顶点变化
代码如下:
using (var src = new mat(@"..\..\images\ocv02.jpg", imreadmodes.anydepth | imreadmodes.anycolor))
{
using (var dst = new mat())//复制以后处理
{
//设置原图变换顶点
list< point2f> affinepoints0 =new list<point2f>() { new point2f(100, 50), new point2f(100, 390), new point2f(600, 50) };
//设置目标图像变换顶点
list<point2f> affinepoints1 = new list<point2f>() { new point2f(200, 100), new point2f(200, 330), new point2f(500, 50) };
//计算变换矩阵
mat trans =cv2.getaffinetransform(affinepoints0, affinepoints1);
//矩阵仿射变换
cv2.warpaffine(src, dst, trans,new opencvsharp.size() { height= src.cols, width= src.rows });
var mem = dst.tomemorystream();
bitmapimage bmp = new bitmapimage();
bmp.begininit();
bmp.streamsource = mem;
bmp.endinit();
imgoutput.source = bmp;
}
}
效果图如下：
美颜磨皮 双边滤波
代码如下：
using (var src = new mat(@"..\..\images\ocv02.jpg", imreadmodes.anydepth | imreadmodes.anycolor))
{
using (var dst = new mat())//复制以后处理
{
cv2.bilateralfilter(src, dst, 15, 35d, 35d);
var mem = dst.tomemorystream();
bitmapimage bmp = new bitmapimage();
bmp.begininit();
bmp.streamsource = mem;
bmp.endinit();
imgoutput.source = bmp;
}
}
效果图如下：
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大家可以看到，图片中有很多opencv的特效处理，而文章中只是介绍了几个，这是因为其他处理和文章中的特效处理的方法大同小异，所以就只列举了这几个。
有兴趣的朋友可以自行下载代码学习。
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到此c#调用opencv开发简易版美图工具就讲完了。
代码已经传到github上了，欢迎大家下载。
github地址：https://github.com/kiba518/wpfopencv
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注：此文章为原创，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处！
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