更多参考资料猛戳这里 《OpenCV4 C# 系统化开发》

OpenCV C# 概述

OpenCV4已经支持多种开发语言包含C++、Java、Python、C#、JS等开发语言。其中工业界最常用的两种OpenCV SDK分别是C++与C#。在机器视觉行业中80%的项目开发以C#语言为主,所以掌握OpenCV C#开发对每个上位机开发者与机器视觉算法开发者尤为重要。

环境配置与测试

VS2022 + OpenCVCSharp4.10配置安装与测试

OpenCV支持C#语言SDK是通过开源OpenCV Wapper库支持opencvsharp框架实现,github地址如下:

https://github.com/shimat/opencvsharp

用 opencvsharp 就可以跟Python、C++一样轻松在C#语言中使用OpenCV SDK完成各种图像处理与深度学习模型推理部署。
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从VS2022中直接安装,截图如下:
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代码测试

安装好OpenCVCSharp开发包支持以后,直接创建一个C#语言的控制台空项目,然后创建一个cs文件,把下面的代码直接贴进去

using OpenCvSharp;
class Program 
{
	static void Main() 
	{
		using var src = new Mat("D:/lena.png", ImreadModes.Grayscale);
		using var dst = new Mat();
		Cv2.Canny(src, dst, 50, 200);
		using (new Window("src image", src)) 
		using (new Window("dst image", dst)) 
		{
			Cv2.WaitKey();
		}
	}
}

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OpenCV C#工作流引擎 - 高效OpenCV C#开发

OpenCV C# 工作流引擎,轻松帮助机器视觉与C#上位机开发者提升OpenCV开发能力,低代码轻松实现OpenCV模板匹配、卡尺测量、深度学习模型部署、轮廓分析等多种OpenCV操作。工作流引擎SDK下载地址:

https://gitee.com/opencv_ai/opencv_workflow

首先从这里下载OpenCV工作流SDK开发包,解压缩之后把DLL文件拷贝到对应的C#项目的bin目录里面。

首先实现一个多目标多角度多尺度的模板匹配,OpenCV实验大师中导出对应的OpenCV算法工作流文件以后,直接在C#中调用代码如下:

public void run_workflow_ncc_match()
{
    //1.create instance
    IntPtr myInstance = OEMTSWorkflowHelper.workflowClassInit2();
    // 2.load workflow file
    bool succ = OEMTSWorkflowHelper.loadVMConfigFile(myInstance, "D:/match_template_test.vm".ToCharArray(), "ba8e9ea82fb37f1722ad2d9f4962e7e4".ToCharArray());
    // 3.run workflow with input image
    Mat src = Cv2.ImRead("D:/test001.bmp");
    Mat dst = new Mat(src.Size(), src.Type());
    int w = src.Cols;
    int h = src.Rows;
    OEMTSWorkflowHelper.runWorkflow(myInstance, src.CvPtr, dst.CvPtr, w, h);
    int num = OEMTSWorkflowHelper.getNumOfMatchedBoxes(myInstance);
    OEMTSWorkflowHelper.TplBoxInfoWrapper[] tplBoxInfo;
    tplBoxInfo = new OEMTSWorkflowHelper.TplBoxInfoWrapper[num];
    OEMTSWorkflowHelper.getWrapperMatchedBoxInfos(myInstance, tplBoxInfo);
    Console.WriteLine("get num of matched boxes " + num);
    for (int i = 0; i < num; i++)
    {
        Console.WriteLine("box.x: " + tplBoxInfo[i].x);
        Console.WriteLine("box.y: " + tplBoxInfo[i].y);
        Console.WriteLine("box score: " + tplBoxInfo[i].score);
        Console.WriteLine("box angle: " + tplBoxInfo[i].angle);
    }
    // 4.display result image
    Cv2.ImShow("OpenCV学堂-工作流引擎SDK之边缘模板匹配演示", dst);
    Cv2.ImShow("input", src);
    Cv2.WaitKey(0);
    Cv2.DestroyAllWindows();
    // 5.release resource
    src.Release();
    dst.Release();
    OEMTSWorkflowHelper.deleWorkflowInstance(myInstance);
}

在这里插入图片描述
再实现一个OpenCV的二值图像分析,OpenCV实验大师中导出对应的OpenCV算法工作流文件以后,直接在C#中调用代码如下:

public void run_ca_workflow()
{
    //1.create instance
    IntPtr myInstance = OEMTSWorkflowHelper.workflowClassInit2();
    // 2.load workflow file
    bool succ = OEMTSWorkflowHelper.loadVMConfigFile(myInstance, "D:/contours_analysis_demo.vm".ToCharArray(), "ba8e9ea82fb37f1722ad2d9f4962e7e4".ToCharArray());
    // 3.run workflow with input image
    Mat src = Cv2.ImRead("D:/2.jpg");
    Mat dst = new Mat(src.Size(), src.Type());
    int w = src.Cols;
    int h = src.Rows;
    OEMTSWorkflowHelper.runWorkflow(myInstance, src.CvPtr, dst.CvPtr, w, h);
    int num = OEMTSWorkflowHelper.getNumOfContours(myInstance);
    Console.WriteLine("get num of contours: " + num);
    // retrieve the contour information
    OEMTSWorkflowHelper.ContourInfoWrapper[] contoursInfo = 
        new OEMTSWorkflowHelper.ContourInfoWrapper[num];
    OEMTSWorkflowHelper.getWrapperContoursInfo(myInstance, contoursInfo);
    for(int i=0; i< contoursInfo.Length; i++)
    {
        Console.WriteLine(i + "th contour info as below");
        Console.WriteLine("roundness: " + contoursInfo[i].roundness);
        Console.WriteLine("contour area: " + contoursInfo[i].area);
    }
    // 4.display result image
    Cv2.ImShow("OpenCV学堂-工作流引擎SDK之轮廓分析", dst);
    Cv2.ImShow("input", src);
    Cv2.WaitKey(0);
    Cv2.DestroyAllWindows();
    // 5.release resource
    src.Release();
    dst.Release();
    OEMTSWorkflowHelper.deleWorkflowInstance(myInstance);
}

在这里插入图片描述

总结:

只需要调用几行OpenCV工作流SDK接口代码,就可以实现在C#上位机中完成各种OpenCV算法的集成调用,非常容易上手。通过调用几行相同的OpenCV工作流SDK接口代码即可实现C#上位机跟OpenCV算法的集成。更多参考资料猛戳这里 《OpenCV4 C# 系统化开发》

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