Emgucv使用中常用函數總結

Emgucv常用函數總結：
讀取圖片
Mat SCr = new Mat(Form1.Path, Emgu.CV.CvEnum.LoadImageType.AnyColor);
//根據路徑創建指定的灰度圖片
Mat scr = new Mat(Form1.Path, Emgu.CV.CvEnum.LoadImageType.Grayscale);
獲取灰度    //圖像類型轉換， bgr 轉成 gray 類型。MAT Bw = New MAT
CvInvoke.CvtColor(SCr, bw, Emgu.CV.CvEnum.ColorConversion.Bgr2Gray);
//相當於二值化圖 --黑白 根據大小10判斷為0還是255
CvInvoke.Threshold(bw,bw,10,255,Emgu.CV.CvEnum.ThresholdType.BinaryInv);
//獲取指定區域圖片 SCr為mat類型
Rectangle rectangle = new Rectangle(10,10,10,10);
SCr = SCr.ToImage<Bgr, byte>().GetSubRect(rectangle).Mat;
//將Mat類型轉換為Image類型
Image<Bgr, byte> Su = SCr.ToImage<Bgr, byte>();
Image<Bgr, byte> Img = new Image<Bgr, byte>(new Bitmap(""));//路徑聲明
Image<Bgr, byte> Sub = SCr.ToImage<Bgr, byte>().GetSubRect(rectangle);//指定範圍
//指定參數獲得結構元素
Mat Struct_element = CvInvoke.GetStructuringElement(Emgu.CV.CvEnum.ElementShape.Cross, new Size(3, 3), new Point(-1, -1));
//膨脹
CvInvoke.Dilate(bw, bw, Struct_element, new Point(1,1),3,Emgu.CV.CvEnum.BorderType.Default, new MCvScalar(0, 0, 0));
//腐蝕 當Struct_element模型創建不合理或者膨脹腐蝕次數較大時可能圖像會發生偏移
CvInvoke.Erode(bw, bw, Struct_element, new Point(-1, -1), 3,Emgu.CV.CvEnum.BorderType.Default, new MCvScalar(0, 0, 0));
//輪廓提取
VectorOfVectorOfPoint contours = new VectorOfVectorOfPoint();
//篩選後
CvInvoke.FindContours(bw, contours, null, Emgu.CV.CvEnum.RetrType.List, Emgu.CV.CvEnum.ChainApproxMethod.ChainApproxSimple);
int ksize = contours.Size;//獲取連通區域的個數。     
VectorOfPoint contour = contours[i];//獲取獨立的連通輪廓   
Rectangle rect = CvInvoke.BoundingRectangle(contour);//提取最外部矩形。
double Length = CvInvoke.ArcLength(contour, false);//計算連通輪廓的周長。
//畫出輪廓
Mat mask = bw.ToImage<Bgr, byte>().CopyBlank().Mat;
//獲取一張背景為黑色的圖像， 大小與 scr 的大小一樣， 類型為 Bgr。
CvInvoke.DrawContours(mask, contours, -1, new MCvScalar(0, 0, 255));
Image<Ycc, byte> ycc_img = bgr_img.Convert<Ycc, byte>();//把 bgr顏色圖片轉成ycbcr類型。
Ycc min = new Ycc(152, 38, 118);//最小值的顏色。
Ycc max = new Ycc(94, 43, 118);//最大值得顏色。
Image<Gray, byte> result = ycc_img.InRange(min, max);//進行顏色提取。
Image<Bgr, byte> bgr_img = Ma.ToImage<Bgr, byte>();//載入一張 Bgr 類型的圖片。
Bgr min = new Bgr(255, 255, 255);//白色的最小值， 允許一定154的誤差。
Bgr max = new Bgr(255, 255, 255);//白色的最大值， 允許一定的誤差。
Image<Gray, byte> result = bgr_img.InRange(min, max);//進行顏色提取。
Image<Bgr, Byte> imageSource = new Image<Bgr, Byte>(SCr.Bitmap);
Image<Hsv, Byte> imageHsv = imageSource.Convert<Hsv, Byte>();//將色彩空間從BGR轉換到HSV
Image<Gray, Byte>[] imagesHsv = imageHsv.Split();//分解成H、S、V三部分
CvInvoke.AbsDiff(Ma1, Ma2, Ma); // 返回兩幅圖片或此圖與某個yanse像素的差的絕對值的圖片
CvInvoke.Add(Ma1, Ma2, Ma); // 返回這張圖片與圖片或顏色直接相加的圖片（矩陣加法）  (適應兩種效果)
//CvInvoke.HConcat(Ma1, Ma2, Ma); //返回與另一張圖片橫向鏈接的圖片
//CvInvoke.VConcat(Ma1, Ma2, Ma);//返回與另一張圖片縱向鏈接的圖片

//清除小於平均頂點10的二值圖
Point[] po = { new Point(0, 0), new Point(res.Width, 0), new Point(res.Width, minAvg - Gets.Fges[1] + 52), new Point(0, minAvg - Gets.Fges[1] + 52) };
VectorOfPoint vp = new VectorOfPoint(po);
//CvInvoke.DrawContours(res, vp, -1, new MCvScalar(0, 0, 255));
CvInvoke.FillConvexPoly(res,vp,new MCvScalar(0),LineType.EightConnected);//填充指定區域

/// <summary>
/// 灰度直方圖計算  手動計算、/獲取百分比的閥值  0.95
/// </summary>
public static void GetDenseHistogram95(ref int huidu, Mat ma)
{
            DenseHistogram dense = new DenseHistogram(256, new RangeF(0, 255));
            dense.Calculate(new Image<Gray, Byte>[] { ma.ToImage<Gray, byte>() }, true, null);
            //計算直方圖數據。
            float[] data = dense.GetBinValues();
            float[] data2 = dense.GetBinValues();
            //獲得直方圖數據。
            /*** 進行數據歸一化到[0,256]區域內並且繪製直方圖***/
            float max = data[0]; //最大值
            for (int j = 1; j < data.Length; j++)
            {
                if (data[j] > max)
                {
                    max = data[j];
                }
            }
            float Sum = data2.ToList().Sum();
            float FloCount = 0;
            for (int k = 0; k < data.Length; k++)
            {
                data[k] = data[k] * 256 / max;
                FloCount += data2[k];
                if (FloCount / Sum >= 0.95)
                {
                    huidu = k;
                    break;
                }
            }}

//各種顏色空間 Hsv/Rgb/Hls/Xyz/Ycc/Gray
public static Image<Hsv, Byte> imageHsv=new Image<Hsv, byte>(mat.Bitmap);
public static Image<Rgb, Byte> Rgbimg = new Image<Rgb, byte>(mat.Bitmap);
public static Image<Hls, Byte> Hlsimg = new Image<Hls, byte>(mat.Bitmap);
public static Image<Xyz, Byte> Xyzimg = new Image<Xyz, byte>(mat.Bitmap);
public static Image<Ycc, Byte> Yccimg = new Image<Ycc, byte>(mat.Bitmap);
public static Image<Gray, Byte> Grayimg = new Image<Gray, byte>(mat.Bitmap);
Image<Gray, Byte>[] imagesHsvs = imageHsv.Split();//分解成H、S、V三部分其他相同
//高斯濾波實現
CvInvoke.GaussianBlur(ma, ma, new Size(5, 5), 4);
//形態學閉運算，先膨脹後腐蝕  Others.matWithPhi(by)自定義模型
CvInvoke.MorphologyEx(ma, ma, Emgu.CV.CvEnum.MorphOp.Close, Others.matWithPhi(by), new Point(-1, -1), 3, Emgu.CV.CvEnum.BorderType.Default, new MCvScalar(0, 0, 0));
CvInvoke.MedianBlur(ma, ma, 5);//中值濾波實現
CvInvoke.PutText(ma05, "G num: 1", new Point(10, 100), FontFace.HersheyComplex, 0.5, new MCvScalar(255)); //指定坐標(10, 100)顯示文字，中文亂碼，
VectorOfPoint vp = new VectorOfPoint();
CvInvoke.ConvexHull(pointof, vp);////查找最小外接矩形cvInpaint
double dou = CvInvoke.ContourArea(vp, false);  //計算面積
VectorOfPoint vect = new VectorOfPoint();
CvInvoke.FindNonZero(ma, vect); //獲取非0的點
Mat maSave1 = ma5.Clone();//備份 保留原有圖片
CvInvoke.AdaptiveThreshold(ma, mas, 255, AdaptiveThresholdType.GaussianC, Emgu.CV.CvEnum.ThresholdType.Binary, 3, 0);//查找最適合二值圖

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