Emgu-WPF学习使用-识别二维码的位置

2024-09-01 06:38

本文主要是介绍Emgu-WPF学习使用-识别二维码的位置,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

   参考链接:http://blog.csdn.net/gaobobo138968/article/details/47663607


   我完全参照该链接实现了二维码的位置锁定,向原作者致敬。


   由于我使用的为最新版本的Emgu,很多封装函数调用方法有所变化,新手接触Emgu,尝试做了调整,部分参数也做了微调!

   我使用的Emgu版本:emgucv-windesktop 3.2.0.2682

   最终我实现的效果图如下:


前台xaml: 

 <Grid>
        <Grid.ColumnDefinitions>
            <ColumnDefinition/>
            <ColumnDefinition/>
            <ColumnDefinition/>
            <ColumnDefinition/>
        </Grid.ColumnDefinitions>
        <Grid.RowDefinitions>
            <RowDefinition/>
            <RowDefinition/>
        </Grid.RowDefinitions>
        <Image x:Name="Img1" Grid.Column="0" />
        <Image x:Name="Img2" Grid.Column="1" />
        <Image x:Name="Img3" Grid.Column="2" />
        <Image x:Name="Img4" Grid.Column="3" />
        <Image x:Name="Img5" Grid.Column="0" Grid.Row="1"/>
        <Image x:Name="Img6" Grid.Column="1" Grid.Row="1"/>
        <Image x:Name="Img7" Grid.Column="2" Grid.Row="1"/>
        <Viewbox Stretch="Fill" Grid.Column="3" Grid.Row="1">
            <Grid Width="1134" Height="850" Background="Silver">
                <Image x:Name="Img8"/>
                <Canvas x:Name="CvMainZm"/>
            </Grid>
        </Viewbox>
       
    </Grid>

后台源码:


        private void ShowImage(System.Windows.Controls.Image oImage, UMat src)
        {
            this.Dispatcher.Invoke(() => {
                oImage.Source = BitmapSourceConvert.ToBitmapSource(src);
            });
        }


        private void ShowBgrImage(System.Windows.Controls.Image oImage, Image<Bgr, byte> src)
        {
            this.Dispatcher.Invoke(() => {
                oImage.Source = BitmapSourceConvert.ToBitmapSource(src);
            });
        }


        private void ShowGrayImage(System.Windows.Controls.Image oImage, Image<Gray, byte> src)
        {
            this.Dispatcher.Invoke(() => {
                oImage.Source = BitmapSourceConvert.ToBitmapSource(src);
            });
        }




        public MainWindow()
        {
            InitializeComponent();


            this.Loaded += MainWindow_Loaded;
        }


        //参考链接 http://blog.csdn.net/gaobobo138968/article/details/47663607
        private void MainWindow_Loaded(object sender, RoutedEventArgs e)
        {
            string sFile = AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory + "Test.jpg";


            System.Drawing.Image img = System.Drawing.Image.FromFile(sFile);
            Bitmap barcodeBitmap = new Bitmap(img);
            Image<Bgr, byte> img_src = new Image<Bgr, byte>(barcodeBitmap);


            this.ShowBgrImage(this.Img1, img_src);


            //灰度化
            Image<Gray, byte> imput_gray = new Image<Gray, byte>(img_src.Size);
            CvInvoke.CvtColor(img_src, imput_gray, ColorConversion.Bgr2Gray);
            this.ShowGrayImage(this.Img2, imput_gray);


            //计算x,y方向梯度,相加
            Image<Gray, byte> grad_x1 = new Image<Gray, byte>(img_src.Size);
            Image<Gray, byte> grad_y1 = new Image<Gray, byte>(img_src.Size);
            Image<Gray, byte> grad_all = new Image<Gray, byte>(img_src.Size);
            CvInvoke.Sobel(imput_gray, grad_x1, DepthType.Default, 0, 1, 3);
            CvInvoke.Sobel(imput_gray, grad_y1, DepthType.Default, 1, 0, 3);
            CvInvoke.Add(grad_x1, grad_y1, grad_all, null);
            this.ShowGrayImage(this.Img3, grad_all);


            // 高斯模糊
            grad_all = grad_all.SmoothGaussian(9);
            this.ShowGrayImage(this.Img4, grad_all);


            // 二值化
            CvInvoke.Threshold(grad_all, grad_all, 100, 255, ThresholdType.Binary);
            this.ShowGrayImage(this.Img5, grad_all);


            //消除裂缝
            Mat oMat1 = CvInvoke.GetStructuringElement(Emgu.CV.CvEnum.ElementShape.Rectangle, 
                new System.Drawing.Size(15, 15), new System.Drawing.Point(0, 0));
            CvInvoke.MorphologyEx(grad_all, grad_all, Emgu.CV.CvEnum.MorphOp.Close, oMat1, 
                new System.Drawing.Point(0, 0), 1, BorderType.Default,
                new MCvScalar(255, 0, 0, 255));
            this.ShowGrayImage(this.Img6, grad_all);


            //膨胀与腐蚀(消除杂点)
            Mat oMat2 = CvInvoke.GetStructuringElement(Emgu.CV.CvEnum.ElementShape.Rectangle,
               new System.Drawing.Size(5, 5), new System.Drawing.Point(0, 0));
            CvInvoke.Erode(grad_all, grad_all, oMat2, new System.Drawing.Point(0, 0), 4, 
                BorderType.Default, new MCvScalar(255, 0, 0, 255));
            CvInvoke.Dilate(grad_all, grad_all, oMat2, new System.Drawing.Point(0, 0), 4,
                BorderType.Default, new MCvScalar(255, 0, 0, 255));
            this.ShowGrayImage(this.Img7, grad_all);


            //查找轮廓,绘制轮廓
            #region Find triangles and rectangles
            List<Triangle2DF> triangleList = new List<Triangle2DF>();
            List<RotatedRect> boxList = new List<RotatedRect>(); //a box is a rotated rectangle


            using (VectorOfVectorOfPoint contours = new VectorOfVectorOfPoint())
            {
                CvInvoke.FindContours(grad_all, contours, null, RetrType.List, ChainApproxMethod.ChainApproxSimple);
                int count = contours.Size;
                for (int i = 0; i < count; i++)
                {
                    using (VectorOfPoint contour = contours[i])
                    using (VectorOfPoint approxContour = new VectorOfPoint())
                    {
                        CvInvoke.ApproxPolyDP(contour, approxContour, CvInvoke.ArcLength(contour, true) * 0.05, true);
                        if (CvInvoke.ContourArea(approxContour, false) > 500)
                        {
                            if (approxContour.Size == 3)
                            {
                                System.Drawing.Point[] pts = approxContour.ToArray();
                                triangleList.Add(new Triangle2DF(
                                   pts[0],
                                   pts[1],
                                   pts[2]
                                   ));
                            }
                            else if (approxContour.Size == 4)
                            {
                                #region determine if all the angles in the contour are within [80, 100] degree
                                bool isRectangle = true;
                                System.Drawing.Point[] pts = approxContour.ToArray();
                                LineSegment2D[] edges = Emgu.CV.PointCollection.PolyLine(pts, true);


                                for (int j = 0; j < edges.Length; j++)
                                {
                                    double angle = Math.Abs(
                                       edges[(j + 1) % edges.Length].GetExteriorAngleDegree(edges[j]));
                                    if (angle < 80 || angle > 100)
                                    {
                                        isRectangle = false;
                                        break;
                                    }
                                }
                                #endregion
                                
                                if (isRectangle)
                                {
                                    boxList.Add(CvInvoke.MinAreaRect(approxContour));
                                }
                            }
                        }
                    }
                }


            }


            //this.Img8.Source = new BitmapImage(new Uri(sFile));
            this.ShowGrayImage(this.Img8, grad_all);
            foreach (RotatedRect box in boxList)
            {
                System.Drawing.Point[] pts = Array.ConvertAll(box.GetVertices(), System.Drawing.Point.Round);


                for (int i = 0; i < pts.Length; i++)
                {
                    System.Drawing.Point point = pts[i];
                    System.Drawing.Point point1 = new System.Drawing.Point();
                    if (i == pts.Length-1)
                        point1 = pts[0];
                    else
                        point1 = pts[i + 1];


                    Line oLine = new Line();
                    oLine.Stroke = new SolidColorBrush(Colors.Red);
                    oLine.StrokeThickness = 5;
                    oLine.X1 = point.X;
                    oLine.Y1 = point.Y;


                    oLine.X2 = point1.X;
                    oLine.Y2 = point1.Y;
                    this.CvMainZm.Children.Add(oLine);
                }
            }
            #endregion
        }


     BitmapSourceConvert 类直接使用的SDK中的示例。

这篇关于Emgu-WPF学习使用-识别二维码的位置的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1126221

相关文章

Java使用Javassist动态生成HelloWorld类

《Java使用Javassist动态生成HelloWorld类》Javassist是一个非常强大的字节码操作和定义库,它允许开发者在运行时创建新的类或者修改现有的类,本文将简单介绍如何使用Javass... 目录1. Javassist简介2. 环境准备3. 动态生成HelloWorld类3.1 创建CtC

使用Python批量将.ncm格式的音频文件转换为.mp3格式的实战详解

《使用Python批量将.ncm格式的音频文件转换为.mp3格式的实战详解》本文详细介绍了如何使用Python通过ncmdump工具批量将.ncm音频转换为.mp3的步骤,包括安装、配置ffmpeg环... 目录1. 前言2. 安装 ncmdump3. 实现 .ncm 转 .mp34. 执行过程5. 执行结

Java使用jar命令配置服务器端口的完整指南

《Java使用jar命令配置服务器端口的完整指南》本文将详细介绍如何使用java-jar命令启动应用,并重点讲解如何配置服务器端口,同时提供一个实用的Web工具来简化这一过程,希望对大家有所帮助... 目录1. Java Jar文件简介1.1 什么是Jar文件1.2 创建可执行Jar文件2. 使用java

C#使用Spire.Doc for .NET实现HTML转Word的高效方案

《C#使用Spire.Docfor.NET实现HTML转Word的高效方案》在Web开发中,HTML内容的生成与处理是高频需求,然而,当用户需要将HTML页面或动态生成的HTML字符串转换为Wor... 目录引言一、html转Word的典型场景与挑战二、用 Spire.Doc 实现 HTML 转 Word1

Java中的抽象类与abstract 关键字使用详解

《Java中的抽象类与abstract关键字使用详解》:本文主要介绍Java中的抽象类与abstract关键字使用详解,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧... 目录一、抽象类的概念二、使用 abstract2.1 修饰类 => 抽象类2.2 修饰方法 => 抽象方法,没有

MyBatis ParameterHandler的具体使用

《MyBatisParameterHandler的具体使用》本文主要介绍了MyBatisParameterHandler的具体使用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参... 目录一、概述二、源码1 关键属性2.setParameters3.TypeHandler1.TypeHa

Spring 中的切面与事务结合使用完整示例

《Spring中的切面与事务结合使用完整示例》本文给大家介绍Spring中的切面与事务结合使用完整示例,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考... 目录 一、前置知识:Spring AOP 与 事务的关系 事务本质上就是一个“切面”二、核心组件三、完

使用docker搭建嵌入式Linux开发环境

《使用docker搭建嵌入式Linux开发环境》本文主要介绍了使用docker搭建嵌入式Linux开发环境,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面... 目录1、前言2、安装docker3、编写容器管理脚本4、创建容器1、前言在日常开发全志、rk等不同

使用Python实现Word文档的自动化对比方案

《使用Python实现Word文档的自动化对比方案》我们经常需要比较两个Word文档的版本差异,无论是合同修订、论文修改还是代码文档更新,人工比对不仅效率低下,还容易遗漏关键改动,下面通过一个实际案例... 目录引言一、使用python-docx库解析文档结构二、使用difflib进行差异比对三、高级对比方

sky-take-out项目中Redis的使用示例详解

《sky-take-out项目中Redis的使用示例详解》SpringCache是Spring的缓存抽象层,通过注解简化缓存管理,支持Redis等提供者,适用于方法结果缓存、更新和删除操作,但无法实现... 目录Spring Cache主要特性核心注解1.@Cacheable2.@CachePut3.@Ca