这里是对于“C#使用OpenCV识别硬币”的完整攻略。
1. 确定使用的开发环境和库
首先,我们需要安装Visual Studio并将其配置为使用OpenCV开发,可以参考OpenCV官方文档进行安装和配置。
然后,我们需要使用OpenCV的C#接口——Emgu CV,可以在官方网站下载。在下载完毕后,将其解压缩到我们的项目目录下。
最后,我们需要引用Emgu CV的库文件,具体方法可以参考Emgu CV的官方文档。至此,我们就可以开始使用OpenCV进行图像处理了。
2. 图像预处理
在使用OpenCV识别硬币之前,我们需要对图像进行预处理。首先,我们需要将图像转换成灰度图,并使用高斯滤波器对其进行模糊处理。
示例代码如下:
Image<Gray, byte> grayImage = image.Convert<Gray, byte>(); //将图像转换成灰度图
CvInvoke.GaussianBlur(grayImage, grayImage, new Size(11, 11), 0); //使用高斯滤波器对灰度图进行模糊处理,模板大小为11x11
3. 确定阈值
接下来,我们需要确定合适的阈值,将图像转换成二值图,以便于后续处理。通常可以使用大津阈值法(OTSU)来确定阈值。
示例代码如下:
double threshold = CvInvoke.Threshold(grayImage, grayImage, 0, 255, ThresholdType.Otsu); //使用OTSU方法确定阈值,并将图像转换成二值图
4. 查找轮廓
通过阈值处理后,我们可以使用查找轮廓的方法来寻找图像中物体的边界。可以使用CvInvoke.FindContours()
方法来查找轮廓,并将其转换为VectorOf<Point>
类型的数据。
示例代码如下:
VectorOfVectorOfPoint contours = new VectorOfVectorOfPoint(); //用于存储轮廓的容器
Mat hierarchy = new Mat(); //用于存储轮廓的层级结构
CvInvoke.FindContours(grayImage, contours, hierarchy, RetrType.List, ChainApproxMethod.ChainApproxSimple, new Point(0, 0)); //查找轮廓
5. 分割硬币
在确定轮廓之后,我们需要通过一些技巧来分割出硬币。这里我们使用连通区域分析的方法,通过统计每个连通区域的面积和圆形度来筛选出硬币。
示例代码如下:
List<CircleF> circles = new List<CircleF>(); //用于存储硬币的圆心和半径
for (int i = 0; i < contours.Size; i++)
{
VectorOfPoint contour = contours[i];
if (CvInvoke.ContourArea(contour) < 100) //过滤掉面积过小的轮廓
{
continue;
}
CircleF circle = CvInvoke.MinEnclosingCircle(contour); //获取当前轮廓的最小圆
double area = Math.PI * Math.Pow(circle.Radius, 2); //计算当前圆的面积
double circularity = 4 * Math.PI * CvInvoke.ContourArea(contour) / Math.Pow(CvInvoke.ArcLength(contour, true), 2); //计算当前轮廓的圆形度
if (circularity > 0.6 && circularity < 1.2 && area > 500 && area < 5000) //根据面积和圆形度判断是否为硬币
{
circles.Add(circle);
}
}
6. 显示结果
最后,我们可以使用Emgu CV提供的绘图函数在原始图像上绘制出识别出的硬币。示例代码如下:
Image<Bgr, byte> resultImage = image.Clone(); //复制原始图像
foreach(CircleF circle in circles)
{
CvInvoke.Circle(resultImage, Point.Round(circle.Center), (int)circle.Radius, new MCvScalar(0, 0, 255), 2); //绘制圆形
}
CvInvoke.Imshow("Result", resultImage); //显示结果
至此,我们已经完成了使用OpenCV识别硬币的详细攻略,并给出了两条示例说明。
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