OpenCvSharp圖像的修改和保存以及掩膜操作

更新時(shí)間：2020年11月17日 10:37:26 作者：haixin-561

這篇文章主要介紹了OpenCvSharp圖像的修改和保存以及掩膜操作,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

一：圖像的顏色空間轉(zhuǎn)換

在OpenCvSharp中顏色轉(zhuǎn)換函數(shù)為：Cv2.CvtColor()

參數(shù)：

參數(shù)	說明
src:	源圖像，8位無符號，16位無符號或單精度浮點(diǎn)
dst:	輸出圖像，具有與src相同的大小和深度
code:	顏色空間轉(zhuǎn)換代碼:(ColorConversionCodes)枚舉類型

代碼：

static void Main(string[] args)
    {
      Mat src = new Mat(@"C:\Users\whx\Desktop\opcvImage\s1.jpg ", ImreadModes.Color);

      if (src == null) //上面的加載方式如果找不到指定的文件也會(huì)報(bào)錯(cuò)
      {
        Console.WriteLine("加載圖像失敗");
        return;
      }

      Mat outImage = new Mat(); //聲明一個(gè)容器，裝載改變后的圖像

      //參數(shù)：1 原圖矩陣容器 2：保存圖像的矩陣容器 3：顏色轉(zhuǎn)換通道（很多，查手冊）
      Cv2.CvtColor(src, outImage, ColorConversionCodes.RGB2GRAY); //轉(zhuǎn)為灰度空間圖像，

      //參數(shù)：1 要保存圖片的路徑 2：圖像的矩陣容器 ，（圖片保存格式個(gè)根據(jù)自定義的后綴名）
      Cv2.ImWrite(@"C:\Users\whx\Desktop\out.png", outImage);//保存到桌面

      using (new Window("src", WindowMode.Normal, src))
      using (new Window("out", WindowMode.Normal, outImage))
      {
        Cv2.WaitKey();
      }
    }

左邊是源圖像，右邊是轉(zhuǎn)為灰度空間的圖像，保存路徑在桌面。
轉(zhuǎn)為灰度空間的類型在 OpenCvSharp 中的 ColorConversionCodes.RGB2GRAY 與 ColorConversionCodes.BRR2GRAY 都能實(shí)現(xiàn)，OpenCvSharp 加載進(jìn)來的圖像是哪一種？

代碼

static void Main(string[] args)
    {
      #region 
      //自定義一張全紅色的圖片
      Mat src = new Mat(100,100,MatType.CV_8UC3,new Scalar(0,0,255));
      Vec3b vec3B = new Vec3b();
      //獲取第一個(gè)像素的三通道像素值
      vec3B.Item0 = src.At<Vec3b>(0, 0)[0];
      vec3B.Item1 = src.At<Vec3b>(0, 0)[1];
      vec3B.Item2 = src.At<Vec3b>(0, 0)[2];
      Console.WriteLine("0 :"+vec3B.Item0); //控制臺(tái)輸出
      Console.WriteLine("1 :"+vec3B.Item1);
      Console.WriteLine("2 :"+vec3B.Item2);

      using (new Window("src image", WindowMode.FreeRatio, src)) //創(chuàng)建一個(gè)新窗口顯示圖像
      {
        Cv2.WaitKey();
      }
      #endregion

    }

在這里插入圖片描述

根據(jù)輸出像素值（0，0，255）可以看出 OpenCvSharp 三通道像素值排列為：BGR

二：掩膜操作，提高圖像對比度

使用Cv2.Filter2D函數(shù)：

參數(shù)	說明
src:	輸入的源圖像
dst:	輸出圖像，一個(gè)Mat 對象，與原圖圖像具有相同的大小和圖像深度
ddepth:	目標(biāo)圖像的所需深度。如果它是負(fù)的，它就是與src.depth()相同，不確定時(shí)就填 -1
kernel:	卷積核
anchor:	內(nèi)核的錨點(diǎn)，表示經(jīng)過過濾的點(diǎn)的相對位置. (- 1,-1)表示錨位于內(nèi)核中心
delta:	在卷積過程中，該值會(huì)加到每個(gè)像素上。默認(rèn)情況下，這個(gè)值為 0 。相當(dāng)于一個(gè)增益值
borderType:	指定邊緣處理的方法，比較復(fù)雜，選擇默認(rèn)值即可。是枚舉類型

代碼：

 static void Main(string[] args)
    {
      using (Mat src = new Mat(@"C:\Users\whx\Desktop\opcvImage\m4.jpg", ImreadModes.AnyColor | ImreadModes.AnyDepth))
      using (Mat dst = new Mat())
      {
        //定義一個(gè)掩膜矩陣
        InputArray kernel = InputArray.Create<int>(new int[3, 3] { { 0, -1, 0 }, { -1, 5, -1 }, { 0, -1, 0 } });

        //進(jìn)行掩膜操作，提高圖片亮度
        Cv2.Filter2D(src, dst, -1, kernel, new Point(-1, 1), 0, BorderTypes.Default);

        using (new Window("OutputImage", WindowMode.Normal, dst))
        using (new Window("InputImage",WindowMode.Normal,src))
        {
          Cv2.WaitKey(0);
        }
      }
    }

在這里插入圖片描述

從上圖可以看出，OutputImage 比 Inputimage 的亮度明顯增強(qiáng)。

三：利用指針修改圖像像素值，進(jìn)行圖像對比度處理

代碼：

unsafe static void Main(string[] args)
    {
      Mat src, dst;
      src = Cv2.ImRead(@"C:\Users\whx\Desktop\opcvImage\m4.jpg"); //讀取圖片
      if (src.Data == null)
      {
        Console.WriteLine("加載圖像失敗");
        return;
      }
      #region 
      /*
       * 兩種判斷方法都可以
       */

      //if(src.Empty()) //如果數(shù)組沒有元素，則返回true。
      //{
      //  Console.WriteLine("加載圖像失敗");
      //  return;
      //}

      //顯示方式2
      //new Window("Input Image", WindowMode.FreeRatio);
      //Cv2.ImShow("Input Image",src);
      //Cv2.WaitKey(0); 
      #endregion

      #region 指針操作增加飽和度
      int clos = (src.Cols - 1) * src.Channels(); //RGB有三個(gè)通道，（圖像的列（長度） * 圖像的通道數(shù)）
      int rows = src.Rows; //行（高度）
      int offsetx = src.Channels();

      dst = new Mat(src.Size(), src.Type()); //初始化

      for (int row = 1; row < rows - 1; row++)
      {
        IntPtr current = src.Ptr(row); //當(dāng)前行
        byte* curr = (byte*)current.ToPointer();

        IntPtr upRow = src.Ptr(row - 1);//上一行
        byte* up = (byte*)upRow.ToPointer();

        IntPtr nextRow = src.Ptr(row + 1);//下一行
        byte* next = (byte*)nextRow.ToPointer();

        IntPtr outPut = dst.Ptr(row); //輸出
        byte* opt = (byte*)outPut.ToPointer();

        for (int col = offsetx; col < clos; col++)
        {
          opt[col] = (byte)Saturate.Saturate_cast((5 * curr[col] - (curr[col - offsetx] + curr[col + offsetx] + up[col] + next[col])));
        }
      }
      #endregion

      
      using (new Window("OutputImage", WindowMode.FreeRatio, dst))
      using (new Window("InputImage", WindowMode.FreeRatio, src))
      {
        Cv2.WaitKey(0);
      }
    }

unsafe static void Main(string[] args)
    {
      Mat src, dst;
      src = Cv2.ImRead(@"C:\Users\whx\Desktop\opcvImage\m4.jpg"); //讀取圖片
      if (src.Data == null)
      {
        Console.WriteLine("加載圖像失敗");
        return;
      }
      #region 
      /*
       * 兩種判斷方法都可以
       */

      //if(src.Empty()) //如果數(shù)組沒有元素，則返回true。
      //{
      //  Console.WriteLine("加載圖像失敗");
      //  return;
      //}

      //顯示方式2
      //new Window("Input Image", WindowMode.FreeRatio);
      //Cv2.ImShow("Input Image",src);
      //Cv2.WaitKey(0); 
      #endregion

      #region 指針操作增加飽和度
      int clos = (src.Cols - 1) * src.Channels(); //RGB有三個(gè)通道，（圖像的列（長度） * 圖像的通道數(shù)）
      int rows = src.Rows; //行（高度）
      int offsetx = src.Channels();

      dst = new Mat(src.Size(), src.Type()); //初始化

      for (int row = 1; row < rows - 1; row++)
      {
        IntPtr current = src.Ptr(row); //當(dāng)前行
        byte* curr = (byte*)current.ToPointer();

        IntPtr upRow = src.Ptr(row - 1);//上一行
        byte* up = (byte*)upRow.ToPointer();

        IntPtr nextRow = src.Ptr(row + 1);//下一行
        byte* next = (byte*)nextRow.ToPointer();

        IntPtr outPut = dst.Ptr(row); //輸出
        byte* opt = (byte*)outPut.ToPointer();

        for (int col = offsetx; col < clos; col++)
        {
          opt[col] = (byte)Saturate.Saturate_cast((5 * curr[col] - (curr[col - offsetx] + curr[col + offsetx] + up[col] + next[col])));
        }
      }
      #endregion

      
      using (new Window("OutputImage", WindowMode.FreeRatio, dst))
      using (new Window("InputImage", WindowMode.FreeRatio, src))
      {
        Cv2.WaitKey(0);
      }
    }

在這里插入圖片描述

效果與上面使用API操作基本一致。這里是由一個(gè)計(jì)算公式：

在這里插入圖片描述

對應(yīng)這行代碼：

 opt[col] = (byte)Saturate.Saturate_cast((5 * curr[col] - (curr[col - offsetx] + curr[col + offsetx] + up[col] + next[col])));

四：減少圖像亮度

代碼：

static void Main(string[] args)
    {
      Mat src, dst;
      src = Cv2.ImRead(@"C:\Users\whx\Desktop\opcvImage\m4.jpg"); //讀取圖片
      dst = new Mat(src.Size(), src.Type()); //初始化
      src.CopyTo(dst); //把原圖像拷貝到 dst 中
      for (int i = 0; i < src.Rows; i++)
      {
        for (int j = 0; j < src.Cols; j++)
        {
          Vec3b color = new Vec3b();//新建Vec3b對象（字節(jié)的三元組(System.Byte)）
          color.Item0 = (byte)Saturate.Saturate_cast((src.Get<Vec3b>(i, j).Item0 - 50));// B 讀取原來的通道值并減50
          color.Item1 = (byte)Saturate.Saturate_cast((src.Get<Vec3b>(i, j).Item1 - 50)); // G
          color.Item2 = (byte)Saturate.Saturate_cast((src.Get<Vec3b>(i, j).Item2 - 50)); // R
          src.Set(i, j, color);
        }
      }

      using (new Window("Input", WindowMode.FreeRatio, dst))
      using (new Window("Output", WindowMode.FreeRatio, src))
      {
        Cv2.WaitKey(0);
      }
    }

在這里插入圖片描述

輸出圖像明顯比輸入的亮度下降。

代碼：

static void Main(string[] args)
    {
      Mat src, dst;
      src = Cv2.ImRead(@"C:\Users\whx\Desktop\opcvImage\m4.jpg"); //讀取圖片
      dst = new Mat(src.Size(), src.Type()); //初始化
      src.CopyTo(dst); //把原圖像拷貝到 dst 中
      for (int i = 0; i < src.Rows; i++)
      {
        for (int j = 0; j < src.Cols; j++)
        {
          Vec3b color = new Vec3b();//新建Vec3b對象（字節(jié)的三元組(System.Byte)）
          color.Item0 = (byte)Saturate.Saturate_cast((src.Get<Vec3b>(i, j).Item0 + 50));//讀取原來的通道值并加50
          color.Item1 = (byte)Saturate.Saturate_cast((src.Get<Vec3b>(i, j).Item1 + 50));
          color.Item2 = (byte)Saturate.Saturate_cast((src.Get<Vec3b>(i, j).Item2 + 50));
          src.Set(i, j, color);
        }
      }
      using (new Window("Input", WindowMode.FreeRatio, dst))
      using (new Window("Output", WindowMode.FreeRatio, src))
      {
        Cv2.WaitKey(0);
      }
    }

在這里插入圖片描述