https://github.com/emgucv/emgucv
在数字化发展的时代，机器视觉与人工智能已成为推动社会进步的强大引擎。OpenCV，作为这一领域的佼佼者，凭借其强大的跨平台能力和丰富的功能库，赢得了全球开发者的青睐。然而，对于许多钟爱.NET平台的开发者而言，如何高效地利用OpenCV的力量，一直是一个挑战。今天，就让我们一同走进EmguCV的世界，看看它是如何为.NET开发者打开一扇通往机器视觉与机器学习的大门。🔧 EmguCV简介EmguCV是OpenCV在.NET环境下的完美封装。保留了OpenCV的强大功能，通过.NET框架的便捷性，极大地降低了使用门槛，让.NET开发者可以轻松驾驭机器视觉。无论是Windows、Linux还是Mac OS，甚至是Android平台，EmguCV都能游刃有余地工作，为开发者提供一致的编程体验。核心功能图像处理：艺术与科学的交融EmguCV提供了丰富的图像处理功能，从基础的图像滤波、二值化到色彩空间转换、图像增强，每一项功能都是对图像细节的精心雕琢。通过这些工具，开发者可以轻松实现图像的预处理，为后续的高级视觉任务打下坚实基础。计算机视觉：智慧之眼，洞见未来在计算机视觉领域，EmguCV同样表现出色。它支持多种特征提取算法，如SIFT、SURF等，为目标检测、跟踪、人脸识别等任务提供了强大的技术支持。无论是构建智能监控系统，还是开发高级的人机交互界面，EmguCV都能成为你的得力助手。模式识别与深度学习：智能的深层探索随着人工智能技术的不断发展，EmguCV也紧跟时代步伐，引入了模式识别与深度学习功能。通过集成SVM、随机森林等算法，以及支持CNN、RNN等深度学习模型，EmguCV让.NET开发者也能轻松构建出高性能的智能识别系统，解锁更多应用场景的潜力。OCR：文字识别的魔力结合Tesseract OCR引擎，EmguCV实现了光学字符识别（OCR）功能。这一功能使得图像中的文字能够轻松转换为可编辑、可搜索的文本，极大地拓宽了图像处理的应用范围。无论是文档扫描、车牌识别还是自然语言处理，OCR都能发挥重要作用。视频处理与几何变换：动态与静态的艺术EmguCV还提供了视频处理与几何变换功能，支持视频帧的提取、编解码以及图像的平移、旋转、缩放等操作。这些功能不仅丰富了图像处理的手段，也为视频编辑、增强现实等领域的应用提供了有力支持。使用案例初始化
Tesseract ocr = new Tesseract(path, "eng.traineddata", OcrEngineMode.TesseractLstmCombined);文字识别ocr.SetImage(imageColor);
if (ocr.Recognize() != 0)
throw new Exception("Failed to recognizer image");
Tesseract.Character[] characters = ocr.GetCharacters();
if (characters.Length == 0)
{
Mat imgGrey = new Mat();
CvInvoke.CvtColor(image, imgGrey, ColorConversion.Bgr2Gray);
Mat imgThresholded = new Mat();
CvInvoke.Threshold(imgGrey, imgThresholded, 65, 255, ThresholdType.Binary);
ocr.SetImage(imgThresholded);
characters = ocr.GetCharacters();
imageColor = imgThresholded;
if (characters.Length == 0)
{
CvInvoke.Threshold(image, imgThresholded, 190, 255, ThresholdType.Binary);
ocr.SetImage(imgThresholded);
characters = ocr.GetCharacters();
imageColor = imgThresholded;
}
}
foreach (Tesseract.Character c in characters)
{
CvInvoke.Rectangle(imageColor, c.Region, drawCharColor.MCvScalar);
}
return ocr.GetUTF8Text();识别效果源码地址
