在计算机视觉领域,物品识别和计数是一项常见的任务。OpenCvSharp 是 OpenCV 的 .NET 封装,使得我们可以在 C# 中方便地使用 OpenCV 的功能。本文将详细介绍如何使用 OpenCvSharp 识别物品数量,并提供一个完整的示例。
安装OpenCvSharp
在开始之前,确保你已经安装了 OpenCvSharp。你可以使用 NuGet 包管理器来安装它。在 Visual Studio 中打开“工具” -> “NuGet 包管理器” -> “管理解决方案的 NuGet 包”,然后搜索并安装 OpenCvSharp4 和 OpenCvSharp4.runtime.win。
或者,你可以在项目文件中添加以下内容:
<PackageReference Include="OpenCvSharp4" Version="4.5.3.20210404" />
<PackageReference Include="OpenCvSharp4.runtime.win" Version="4.5.3.20210404" />
示例代码
下面是一个完整的示例代码,用于识别图像中的物品数量。我们将使用一个简单的二值化和轮廓检测的方法来实现这一目标。
引入必要的命名空间
using System;
using OpenCvSharp;
目标图片
图片
完整代码
以下是完整的代码示例:
static void Main(string[] args)
{
// 读取图像
Mat src = Cv2.ImRead("4.jpg");
if (src.Empty())
{
Console.WriteLine("无法读取图像!");
return;
}
// 转换为HSV颜色空间
Mat hsv = new Mat();
Cv2.CvtColor(src, hsv, ColorConversionCodes.BGR2HSV);
// 定义绿色的颜色范围
Scalar lowerGreen = new Scalar(35, 100, 100);
Scalar upperGreen = new Scalar(85, 255, 255);
// 创建掩码
Mat mask = new Mat();
Cv2.InRange(hsv, lowerGreen, upperGreen, mask);
// 形态学操作(去除噪点)
Mat kernel = Cv2.GetStructuringElement(MorphShapes.Rect, new Size(5, 5));
Cv2.MorphologyEx(mask, mask, MorphTypes.Close, kernel);
// 轮廓检测
Point[][] contours;
HierarchyIndex[] hierarchy;
Cv2.FindContours(mask, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple);
// 创建输出图像
Mat contourOutput = src.Clone();
int colorCount = 0;
foreach (var contour in contours)
{
// 过滤掉面积小的轮廓
double area = Cv2.ContourArea(contour);
if (area > 500) // 你可以根据需要调整该值
{
// 绘制轮廓
Cv2.DrawContours(contourOutput, new[] { contour }, -1, Scalar.White, 2);
// 获取轮廓的中心点
Moments moments = Cv2.Moments(contour);
int centerX = (int)(moments.M10 / moments.M00);
int centerY = (int)(moments.M01 / moments.M00);
// 绘制编号
Cv2.PutText(contourOutput, (++colorCount).ToString(), new Point(centerX, centerY), HersheyFonts.HersheySimplex, 0.5, Scalar.White, 2);
}
}
// 显示结果
Cv2.ImShow("Source Image", src);
Cv2.ImShow("Mask", mask);
Cv2.NamedWindow("Contours", WindowFlags.Normal);
Cv2.ImShow("Contours", contourOutput);
Cv2.WaitKey(0);
// 输出色块数量
Console.WriteLine($"色块数量: {colorCount}");
}
图片
结论
本文介绍了如何使用 OpenCvSharp 在 C# 中识别图像中的物品数量。
读取图像:确保图像能够成功读取。
转换为HSV颜色空间:将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间。
定义绿色的颜色范围:定义要检测的绿色的HSV颜色范围。
创建掩码:根据绿色的颜色范围创建二值掩码。
形态学操作(去除噪点):使用形态学操作去除小噪点。
轮廓检测:检测掩码中的轮廓。
创建输出图像:克隆原始图像以绘制检测结果。
绘制轮廓和编号:
过滤掉面积小的轮廓。
绘制轮廓。
获取轮廓的中心点。
在中心点绘制编号。
显示结果:显示原图像、掩码和绘制轮廓后的图像。
输出色块数量:输出检测到的色块数量。
通过这种方式,你可以检测图像中的绿色色块,并在每个色块上绘制编号。请确保图像路径正确,并且图像能够成功读取。你可以根据需要调整颜色范围和形态学操作的参数。