首先介绍一下自己的情况,2010年的3月份开始接触学习C#编程,之前C#和OpenCV都是零基础,由于全都是自学进度比较慢,中间也走了不少弯路。进过三个月自己的学习与探索,对C#中使用OpenCV也算是有点心得,希望对初学者有所帮助,也希望大牛们进行指点。我使用的编程环境是VS2005,使用的Emgucv 2.1.0.793版本。

1.先是在程序中图像的导入,我是根据图像路径实现,其中path是string类型,是图像路径。

IntPtr img=CvInvoke.cvLoadImage(path, Emgu.CV.CvEnum.LOAD_IMAGE_TYPE.CV_LOAD_IMAGE_ANYCOLOR);

2.图像灰度化处理,先创建一幅尺寸大小为为原图的8位图像GrayImg1:

Rectangle cr = CvInvoke.cvGetImageROI(img1);

int width = cr.Width;

int height = cr.Height;

IntPtr GrayImg1 = CvInvoke.cvCreateImage(cr.Size, Emgu.CV.CvEnum.IPL_DEPTH.IPL_DEPTH_8U, 1);

现在就能使用cvCvtColor函数实现灰度化:

CvInvoke.cvCvtColor(img1, GrayImg1, Emgu.CV.CvEnum.COLOR_CONVERSION.CV_BGR2GRAY);

3.直方图的创建,并获取数据

int[] hist_size = new int[1] { 256 };//建一个数组来存放直方图数据

IntPtr HistImg=CvInvoke.cvCreateHist(1, hist_size, Emgu.CV.CvEnum.HIST_TYPE.CV_HIST_ARRAY, null, 1);//创建了一个空的直方图

CvInvoke.cvCalcHist(inPtr1, HistImg,false,System.IntPtr.Zero);//计算inPtr1指向图像的数据,并传入Histimg中,其中IntPtr[] inPtr1 = new IntPtr[1] { SubImg}。

现在要获取Histimg中的具体数据:

for (int i = 0; i < 256; i++)

{

temphist[i] = CvInvoke.cvQueryHistValue_1D(histImg, i);

}

这样在数组temphist中保存了直方图数据。

4.对第一步中由cvLoadImage导入的图像进行像素点的操作。由于img 是IntPtr类型无法直接进行操作,所以首先要进行格式的转化,把IntPtr型转换成MIplImage:

Emgu.CV.Structure.MIplImage MIpImg =

(Emgu.CV.Structure.MIplImage)System.Runtime.InteropServices.Marshal.PtrToStructure(img, typeof(Emgu.CV.Structure.MIplImage));

然后再C#中使用unsafe中指针操作:npixel = (int)((byte*)img.imageData + img.widthStep * i)[j];

5.在二值话的图像,对不为零的区域经行检测。

IntPtr Dyncontour = new IntPtr();//存放检测到的图像块的首地址

IntPtr Dynstorage = CvInvoke.cvCreateMemStorage(0);开辟内存区域

int n= CvInvoke.cvFindContours(tempimg, Dynstorage, ref Dyncontour, StructSize.MCvContour, Emgu.CV.CvEnum.RETR_TYPE.CV_RETR_CCOMP,Emgu.CV.CvEnum.CHAIN_APPROX_METHOD.CV_CHAIN_APPROX_NONE, new Point(0, 0));

n表示检测到不为零区域的个数。

6.对第五步检测到的区域绘制轮廓

for(;DyncontourTemp!=null&&DyncontourTemp.Ptr.ToInt32()!=0;DyncontourTemp=DyncontourTemp.HNext)

{

CvInvoke.cvDrawContours(tempContImg, DyncontourTemp,new MCvScalar(255, 255, 255),new MCvScalar(255, 255, 255), 0, 1, Emgu.CV.CvEnum.LINE_TYPE.EIGHT_CONNECTED, new Point(0, 0));

}

其中的DyncontourTemp为

Seq<Point> DyncontourTemp1= new Seq<Point>(Dyncontour, null);//方便对IntPtr类型进行操作

Seq<Point> DyncontourTemp=DyncontourTemp1;

7.对第五步检测出的区域的坐标提取,通过cvFindContours函数的调用在 Dyncontour中存放的是不为零区域坐标的值存储在内存中的首地址指针。

seq<Point> DyncontourTemp1= new Seq<Point>(Dyncontour, null); //方便对IntPtr类型进行操作

int total=contourImg.Total;//contourImg包含的元素的总数

int TempX = 0;  int TempY = 0;int[,] contourArray = new int[2,total];

//获得轮廓的坐标值

for (int i = 0; i < total;i++ )

{

contourArray[0,i]=contourImg[i].X;

contourArray[1,i]=contourImg[i].Y;

}

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