初步了解C#版图像处理库emgucv

Posted 2023-02-21 bcbobo21cn

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了初步了解C#版图像处理库emgucv相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Emgu CV是OpenCV图像处理库的跨平台.Net包装器。允许从.NET兼容语言（C＃，VB，VC ++，IronPython等）调用OpenCV函数。

网上下一个示例程序，运行如下；

可以把人脸识别出来提取到右侧；我试了一下不是所有的情况都能识别；

大概看一下代码；

packages目录下包含emgucv的库；

代码中包含一个xml文件，是人脸识别的模板文件；

需要的dll；

代码；

using Emgu.CV;
using Emgu.CV.Structure;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;

namespace CV

    public partial class Form1 : Form
    
        public Form1()
        
            InitializeComponent();
        

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        

            OpenFileDialog openFileDialog1 = new OpenFileDialog();     //显示选择文件对话框
            openFileDialog1.Filter = "图片文件 (*.jpg)|*.jpg|All files (*.*)|*.*";
            if (openFileDialog1.ShowDialog() == DialogResult.OK)
            
                var file = openFileDialog1.FileName;          //显示文件路径
                this.pictureBox1.ImageLocation = file;
                PicSet(file);
            
        

        private void Pic(Bitmap bitmap)
        
            PictureBox pic = new PictureBox();
            pic.Image = Image.FromHbitmap(bitmap.GetHbitmap());
            pic.Size = new Size(103, 103);
            pic.Name = DateTime.Now.Ticks.ToString();
            pic.BackgroundImageLayout = ImageLayout.Stretch;
            pic.SizeMode = PictureBoxSizeMode.StretchImage;
            flowLayoutPanel1.Controls.Add(pic);
        



        public void PicSet(string file)
        
            var face = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml");
            //加载要识别的图片
            var img = new Image<Bgr, byte>(file);
            var img2 = new Image<Gray, byte>(img.ToBitmap());
            //把图片从彩色转灰度
            CvInvoke.CvtColor(img, img2, Emgu.CV.CvEnum.ColorConversion.Bgr2Gray);
            //亮度增强
            CvInvoke.EqualizeHist(img2, img2);
            //在这一步就已经识别出来了,返回的是人脸所在的位置和大小
            var facesDetected = face.DetectMultiScale(img2, 1.1, 10, new Size(50, 50));
            //循环把人脸部分切出来并保存
            int count = 0;
            var b = img.ToBitmap();
            foreach (var item in facesDetected)
            
                count++;
                var bmpOut = new Bitmap(item.Width, item.Height, System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format24bppRgb);
                var g = Graphics.FromImage(bmpOut);
                g.DrawImage(b, new Rectangle(0, 0, item.Width, item.Height), new Rectangle(item.X, item.Y, item.Width, item.Height), GraphicsUnit.Pixel);
                g.Dispose();
                Pic(bmpOut);
                bmpOut.Save($"count.jpg", System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);
                bmpOut.Dispose();
            
            if (facesDetected.Length < 1)
            
                this.label1.Text = "识别结果：0";
            
            else 
                this.label1.Text = "识别结果："+ facesDetected.Length;
            

            //释放资源退出
            b.Dispose();
            img.Dispose();
            img2.Dispose();
            face.Dispose();

基本的人脸识别比较简单，库已经做了大多数事情；

包含相关命名空间，

加载人脸识别模板文件，

var face = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt.xml");

再调用几个函数就可以了；

看一下xml的模板文件，这是库提供的；