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C#版OpenCv常用函数大全(51-100)

bigegpt 2025-01-15 10:57 13 浏览

OpenCvSharp 是 OpenCV 的NET封装，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。以下是一些常用函数及其详细说明。

51. 颜色空间转换

Cv2.RGBToGray

功能：将 RGB 图像转换为灰度图像。
用法：
Mat grayImage = new Mat();
Cv2.CvtColor(image, grayImage, ColorConversion.RgbToGray);

Cv2.BGRToHSV

功能：将 BGR 图像转换为 HSV 图像。
用法：
Mat hsvImage = new Mat();
Cv2.CvtColor(image, hsvImage, ColorConversion.BgrToHsv);

52. 直方图计算与比较

Cv2.CalcHist

功能：计算图像的直方图。
用法：
int[] histSize = { 256 }; // 256 个
bins float[] ranges = { 0, 256 }; // 像素值范围
Mat hist = new Mat();
Cv2.CalcHist(new Mat[] { grayImage }, new int[] { 0 }, null, hist, 1, histSize, new Rangef[] { new Rangef(0, 256) });

Cv2.CompareHist

功能：比较两个直方图。
用法：
double correlation = Cv2.CompareHist(hist1, hist2, HistCompMethods.Correl);

53. 形态学操作

Cv2.Erode

功能：腐蚀操作，减少图像中的白色区域。
用法：
Mat erodedImage = new Mat();
Cv2.Erode(binaryImage, erodedImage, null, new Point(-1, -1), 1);

Cv2.Dilate

功能：膨胀操作，增加图像中的白色区域。
用法：
Mat dilatedImage = new Mat();
Cv2.Dilate(binaryImage, dilatedImage, null, new Point(-1, -1), 1);

54. 轮廓分析

Cv2.FindContours

功能：查找图像中的轮廓。
用法：
Cv2.FindContours(binaryImage, out Point[][] contours, out HierarchyIndex[] hierarchy, RetrievalModes.Tree, ContourApproximation.Simple);

55. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromDarknet

功能：从 Darknet 配置文件和权重文件加载 YOLO 模型。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromDarknet("yolov4.cfg", "yolov4.weights");

56. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromTensorflow

功能：从 TensorFlow 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("model.pb", "model.pbtxt");

57. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromCaffe

功能：从 Caffe 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromCaffe("deploy.prototxt", "model.caffemodel");

58. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromONNX

功能：从 ONNX 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromONNX("model.onnx");

59. 目标检测与识别

CvDnn.NMSBoxes

功能：非极大值抑制，用于去除重叠的边界框。
用法：
var indices = new List<int>();
CvDnn.NMSBoxes(boxes, confidences, scoreThreshold: 0.5f, nmsThreshold: 0.4f, indices);

60. 目标跟踪

Cv2.TrackerKCF

功能：使用 KCF 算法进行目标跟踪。
用法：
var tracker = TrackerKCF.Create();
tracker.Init(frame, new Rect(100, 100, 50, 50)); // 初始化跟踪器
tracker.Update(frame, out Rect boundingBox); // 更新跟踪

61. 目标跟踪

Cv2.TrackerCSRT

功能：使用 CSRT 算法进行目标跟踪。
用法：
var tracker = TrackerCSRT.Create();
tracker.Init(frame, new Rect(100, 100, 50, 50)); // 初始化跟踪器
tracker.Update(frame, out Rect boundingBox); // 更新跟踪

62. 关键点检测与描述

Cv2.SIFT

功能：使用 SIFT 算法检测和描述关键点。
用法：
var sift = SIFT.Create(); KeyPoint[] keypoints;
Mat descriptors = new Mat();
sift.DetectAndCompute(image, null, out keypoints, descriptors);

Cv2.ORB

功能：使用 ORB 算法检测和描述关键点。
用法：
var orb = ORB.Create(); KeyPoint[] keypoints;
Mat descriptors = new Mat();
orb.DetectAndCompute(image, null, out keypoints, descriptors);

63. 直方图均衡化

Cv2.EqualizeHist

功能：对灰度图像进行直方图均衡化，增强对比度。
用法：
Mat equalizedImage = new Mat();
Cv2.EqualizeHist(grayImage, equalizedImage);

64. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromTorch

功能：从 Torch 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromTorch("model.t7");

65. 轮廓绘制

Cv2.DrawContours

功能：在图像上绘制轮廓。
用法：
Cv2.DrawContours(image, contours, -1, Scalar.Red, 2);

66. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromTensorflow

功能：从 TensorFlow 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("model.pb", "model.pbtxt");

67. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromCaffe

功能：从 Caffe 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromCaffe("deploy.prototxt", "model.caffemodel");

68. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromONNX

功能：从 ONNX 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromONNX("model.onnx");

69. 目标检测与识别

CvDnn.NMSBoxes

功能：非极大值抑制，用于去除重叠的边界框。
用法：
var indices = new List<int>();
CvDnn.NMSBoxes(boxes, confidences, scoreThreshold: 0.5f, nmsThreshold: 0.4f, indices);

70. 目标跟踪

Cv2.TrackerKCF

功能：使用 KCF 算法进行目标跟踪。
用法：
var tracker = TrackerKCF.Create();
tracker.Init(frame, new Rect(100, 100, 50, 50)); // 初始化跟踪器
tracker.Update(frame, out Rect boundingBox); // 更新跟踪

71. 目标跟踪

Cv2.TrackerCSRT

功能：使用 CSRT 算法进行目标跟踪。
用法：
var tracker = TrackerCSRT.Create();
tracker.Init(frame, new Rect(100, 100, 50, 50)); // 初始化跟踪器
tracker.Update(frame, out Rect boundingBox); // 更新跟踪

72. 关键点检测与描述

Cv2.SIFT

功能：使用 SIFT 算法检测和描述关键点。
用法：
var sift = SIFT.Create(); KeyPoint[] keypoints;
Mat descriptors = new Mat();
sift.DetectAndCompute(image, null, out keypoints, descriptors);

Cv2.ORB

功能：使用 ORB 算法检测和描述关键点。
用法：
var orb = ORB.Create(); KeyPoint[] keypoints;
Mat descriptors = new Mat();
orb.DetectAndCompute(image, null, out keypoints, descriptors);

73. 直方图均衡化

Cv2.EqualizeHist

功能：对灰度图像进行直方图均衡化，增强对比度。
用法：
Mat equalizedImage = new Mat();
Cv2.EqualizeHist(grayImage, equalizedImage);

74. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromTorch

功能：从 Torch 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromTorch("model.t7");

75. 轮廓绘制

Cv2.DrawContours

功能：在图像上绘制轮廓。
用法：
Cv2.DrawContours(image, contours, -1, Scalar.Red, 2);

76. 图像金字塔

Cv2.PyrDown

功能：将图像缩小为原始图像的一半，使用高斯模糊。
用法：
Mat downsampledImage = new Mat();
Cv2.PyrDown(image, downsampledImage);

Cv2.PyrUp

功能：将图像放大为原始图像的两倍，使用高斯模糊。
用法：
Mat upsampledImage = new Mat();
Cv2.PyrUp(image, upsampledImage);

77. 透视变换

Cv2.GetAffineTransform

功能：获取仿射变换矩阵。
用法：
Point2f[] srcPoints = { new Point2f(0, 0), new Point2f(1, 0), new Point2f(0, 1) };
Point2f[] dstPoints = { new Point2f(0, 0), new Point2f(1, 0), new Point2f(0, 1) };
Mat affineMatrix = Cv2.GetAffineTransform(srcPoints, dstPoints);

78. 直方图反向投影

Cv2.CalcBackProject

功能：计算反向投影，用于目标检测。
用法：
Mat backProject = new Mat();
Cv2.CalcBackProject(new Mat[] { image }, new int[] { 0 }, hist, backProject, new Rangef[] { new Rangef(0, 256) });

79. 轮廓特征提取

Cv2.Moments

功能：计算轮廓的矩，用于特征提取。
用法：
var moments = Cv2.Moments(contour);
double area = moments.M00; // 轮廓面积

80. 轮廓逼近

Cv2.ApproxPolyDP

功能：对轮廓进行多边形逼近。
用法：
Point[] approx = Cv2.ApproxPolyDP(contour, 0.02 * Cv2.ArcLength(contour, true), true);

81. 形态学操作

Cv2.MorphologyEx

功能：执行形态学操作，如开运算、闭运算等。
用法：
Mat morphedImage = new Mat();
Cv2.MorphologyEx(binaryImage, morphedImage, MorphTypes.Open, null);

82. 颜色空间转换

Cv2.CvtColor

功能：转换图像颜色空间（如 BGR 转 HSV、RGB 转 LAB 等）。
用法：
Mat hsvImage = new Mat();
Cv2.CvtColor(image, hsvImage, ColorConversion.BgrToHsv);

83. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromDarknet

功能：从 Darknet 配置文件和权重文件加载 YOLO 模型。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromDarknet("yolov4.cfg", "yolov4.weights");

84. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromTensorflow

功能：从 TensorFlow 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("model.pb", "model.pbtxt");

85. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromCaffe

功能：从 Caffe 模型文件加载网络。
用法：
csharp
var net = CvDnn.ReadNetFromCaffe("deploy.prototxt", "model.caffemodel");

86. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromONNX

功能：从 ONNX 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromONNX("model.onnx");

87. 目标检测与识别

CvDnn.NMSBoxes

功能：非极大值抑制，用于去除重叠的边界框。
用法：
var indices = new List<int>();
CvDnn.NMSBoxes(boxes, confidences, scoreThreshold: 0.5f, nmsThreshold: 0.4f, indices);

88. 目标跟踪

Cv2.TrackerKCF

功能：使用 KCF 算法进行目标跟踪。
用法：
var tracker = TrackerKCF.Create();
tracker.Init(frame, new Rect(100, 100, 50, 50)); // 初始化跟踪器
tracker.Update(frame, out Rect boundingBox); // 更新跟踪

89. 目标跟踪

Cv2.TrackerCSRT

功能：使用 CSRT 算法进行目标跟踪。
用法：
var tracker = TrackerCSRT.Create();
tracker.Init(frame, new Rect(100, 100, 50, 50)); // 初始化跟踪器
tracker.Update(frame, out Rect boundingBox); // 更新跟踪

90. 关键点检测与描述

Cv2.SIFT

功能：使用 SIFT 算法检测和描述关键点。
用法：
var sift = SIFT.Create(); KeyPoint[] keypoints;
Mat descriptors = new Mat();
sift.DetectAndCompute(image, null, out keypoints, descriptors);

Cv2.ORB

功能：使用 ORB 算法检测和描述关键点。
用法：
var orb = ORB.Create(); KeyPoint[] keypoints;
Mat descriptors = new Mat();
orb.DetectAndCompute(image, null, out keypoints, descriptors);

91. 直方图均衡化

Cv2.EqualizeHist

功能：对灰度图像进行直方图均衡化，增强对比度。
用法：
Mat equalizedImage = new Mat();
Cv2.EqualizeHist(grayImage, equalizedImage);

92. 轮廓绘制

Cv2.DrawContours

功能：在图像上绘制轮廓。
用法：
Cv2.DrawContours(image, contours, -1, Scalar.Red, 2);

93. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromTorch

功能：从 Torch 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromTorch("model.t7");

94. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromTensorflow

功能：从 TensorFlow 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("model.pb", "model.pbtxt");

95. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromCaffe

功能：从 Caffe 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromCaffe("deploy.prototxt", "model.caffemodel");

96. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromONNX

功能：从 ONNX 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromONNX("model.onnx");

97. 目标检测与识别

CvDnn.NMSBoxes

功能：非极大值抑制，用于去除重叠的边界框。
用法：
var indices = new List<int>();
CvDnn.NMSBoxes(boxes, confidences, scoreThreshold: 0.5f, nmsThreshold: 0.4f, indices);

98. 目标跟踪

Cv2.TrackerKCF

功能：使用 KCF 算法进行目标跟踪。
用法：
var tracker = TrackerKCF.Create();
tracker.Init(frame, new Rect(100, 100, 50, 50)); // 初始化跟踪器
tracker.Update(frame, out Rect boundingBox); // 更新跟踪

99. 目标跟踪

Cv2.TrackerCSRT

功能：使用 CSRT 算法进行目标跟踪。
用法：
var tracker = TrackerCSRT.Create();
tracker.Init(frame, new Rect(100, 100, 50, 50)); // 初始化跟踪器
tracker.Update(frame, out Rect boundingBox); // 更新跟踪

100. 关键点检测与描述

Cv2.SIFT

功能：使用 SIFT 算法检测和描述关键点。
用法：
var sift = SIFT.Create(); KeyPoint[] keypoints;
Mat descriptors = new Mat();
sift.DetectAndCompute(image, null, out keypoints, descriptors);

c#颜色

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