c# OpenCvSharp透视矫正六步实现透视矫正(八)

2023-12-26 07:04

本文主要是介绍c# OpenCvSharp透视矫正六步实现透视矫正(八),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!

透视矫正,引用文档拍照扫描,相片矫正这块。

  1. 读取图像Cv2.ImRead();
  2. 预处理(灰度化,高斯滤波、边缘检测)
  3. 轮廓检测(获取到最大轮廓)
  4. 获取最大面积轮廓的四个顶点
  5. 标识最小矩形坐标
  6. 透视矫正显示

完整代码

 // 1、读取图像Mat image = Cv2.ImRead("2.jpg", ImreadModes.Color);//2、预处理(灰度化,高斯滤波、边缘检测)Mat src_gray = new Mat();Cv2.CvtColor(image, src_gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY); // 转换为灰度图像Cv2.GaussianBlur(src_gray, src_gray, new Size(5, 5), 0, 0); // 进行高斯模糊Mat canny_Image = new Mat();Cv2.Canny(src_gray, canny_Image, 75, 200);//3、轮廓检测Point[][] contours;HierarchyIndex[] hierarchy;Cv2.FindContours(canny_Image, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple);// 计算轮廓的面积double maxArea = 0;int maxAreaIndex = -1;for (int i = 0; i < contours.Length; i++){double area = Cv2.ContourArea(contours[i]);if (area > maxArea){maxArea = area;maxAreaIndex = i;}}// 获取最大面积的轮廓Point[] largestContour = contours[maxAreaIndex];//4、获取最大面积轮廓的四个顶点。Point[] approx = Cv2.ApproxPolyDP(contours[maxAreaIndex], 0.02 * Cv2.ArcLength(contours[maxAreaIndex], true), true);Cv2.DrawContours(image, new Point[][] { approx }, -1, Scalar.Blue, 2);//可以注释掉for (int i = 0; i < 4; i++){// 设置目标图像的四个顶点坐标//Cv2.PutText(image, "H"+i, new Point(approx[i].X, approx[i].Y), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2, LineTypes.Link4);}//5、透视转换OpenCvSharp.Point2f[] srcPt = new OpenCvSharp.Point2f[4];srcPt[0] = approx[0];srcPt[1] = approx[3];srcPt[2] = approx[2];srcPt[3] = approx[1];RotatedRect rect = Cv2.MinAreaRect(srcPt);Rect box = rect.BoundingRect();OpenCvSharp.Point2f[] dstPt = new OpenCvSharp.Point2f[4];//可以注释掉用于观察坐标点是否对齐dstPt[0].X = 0;dstPt[0].Y = 0;dstPt[1].X = 0 + box.Width;dstPt[1].Y = 0;dstPt[2].X = 0 + box.Width;dstPt[2].Y = 0 + box.Height;dstPt[3].X = 0;dstPt[3].Y = 0 + box.Height;Mat final = new Mat(box.Height, box.Width, MatType.CV_8UC3);Mat warpmatrix = Cv2.GetPerspectiveTransform(srcPt, dstPt);//获得变换矩阵Cv2.WarpPerspective(image, final, warpmatrix, final.Size());//投射变换,将结果赋给finalCv2.ImShow("获取新正四边形", final);Cv2.WaitKey(0);Rect roi = new Rect(box.X, box.Y, box.Width, box.Height);//坐标 x,y 尺寸 长宽Mat croppedImage = new Mat(final, roi);for (int i = 0; i < 4; i++){// 设置目标图像的四个顶点坐标Cv2.PutText(image, "A" + i, new Point(dstPt[i].X, dstPt[i].Y), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2, LineTypes.Link4);}// 显示结果Cv2.ImShow("透视矫正图像", image);Cv2.WaitKey(0);

一 、读取图像Cv2.ImRead()

// 1、读取图像
Mat image = Cv2.ImRead("2.jpg", ImreadModes.Color);

二、预处理(灰度化,高斯滤波、边缘检测) 

灰度化:Cv2.CvtColor();

高斯滤波:Cv2.GaussianBlur();

边缘检测:Cv2.Canny();

//2、预处理(灰度化,高斯滤波、边缘检测)Mat src_gray = new Mat();
Cv2.CvtColor(image, src_gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY); // 转换为灰度图像
Cv2.GaussianBlur(src_gray, src_gray, new Size(5, 5), 0, 0); // 进行高斯模糊
Mat canny_Image = new Mat();
Cv2.Canny(src_gray, canny_Image, 75, 200);

 

三、轮廓检测(获取到最大轮廓) 

通过Cv2.ContourArea()计算轮廓的面积,选出最大轮廓

//3、轮廓检测
Point[][] contours;
HierarchyIndex[] hierarchy;
Cv2.FindContours(canny_Image, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple);// 计算轮廓的面积
double maxArea = 0;
int maxAreaIndex = -1;
for (int i = 0; i < contours.Length; i++)
{double area = Cv2.ContourArea(contours[i]);if (area > maxArea){maxArea = area;maxAreaIndex = i;}
}// 获取最大面积的轮廓
Point[] largestContour = contours[maxAreaIndex];

 

四、 获取最大面积轮廓的四个顶点。

Cv2.ApproxPolyDP() 获取4个顶点坐标

//4、获取最大面积轮廓的四个顶点。
Point[] approx = Cv2.ApproxPolyDP(contours[maxAreaIndex], 0.02 * Cv2.ArcLength(contours[maxAreaIndex], true), true);

 标识四个顶点

 //可以注释掉for (int i = 0; i < 4; i++){// 设置目标图像的四个顶点坐标Cv2.PutText(image, "H"+i, new Point(approx[i].X, approx[i].Y), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2, LineTypes.Link4);}

五、标识最小矩形坐标

获取顶点内最小矩形Cv2.MinAreaRect(srcPt);

//获取四个顶点坐标最小矩形顶点
RotatedRect rect = Cv2.MinAreaRect(srcPt);
Rect box = rect.BoundingRect();
OpenCvSharp.Point2f[] dstPt = new OpenCvSharp.Point2f[4];
stPt[0].X = box.X;dstPt[0].Y = box.Y;dstPt[1].X = box.X + box.Width;dstPt[1].Y = box.Y;dstPt[2].X = box.X + box.Width;dstPt[2].Y = box.Y + box.Height;dstPt[3].X = box.X;dstPt[3].Y = box.Y + box.Height;Mat final = new Mat();Mat warpmatrix = Cv2.GetPerspectiveTransform(srcPt, dstPt);//获得变换矩阵Cv2.WarpPerspective(image, final, warpmatrix, image.Size());//投射变换,将结果赋给finalRect roi = new Rect(box.X, box.Y, box.Width, box.Height);//坐标 x,y 尺寸 长宽Mat croppedImage = new Mat(final, roi);for (int i = 0; i < 4; i++){// 设置目标图像的四个顶点坐标Cv2.PutText(image, "A" + i, new Point(dstPt[i].X, dstPt[i].Y), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, new Scalar(0, 0, 255), 2, LineTypes.Link4);}

 

两个坐标点顺序不一样,对齐坐标顺序,进行透视坐标转换

 

 //5、透视转换OpenCvSharp.Point2f[] srcPt = new OpenCvSharp.Point2f[4];srcPt[0] = approx[0];srcPt[1] = approx[3];srcPt[2] = approx[2];srcPt[3] = approx[1];RotatedRect rect = Cv2.MinAreaRect(srcPt);Rect box = rect.BoundingRect();OpenCvSharp.Point2f[] dstPt = new OpenCvSharp.Point2f[4];dstPt[0].X = box.X;dstPt[0].Y = box.Y;dstPt[1].X = box.X + box.Width;dstPt[1].Y = box.Y;dstPt[2].X = box.X + box.Width;dstPt[2].Y = box.Y + box.Height;dstPt[3].X = box.X;dstPt[3].Y = box.Y + box.Height;Mat final = new Mat();

六、透视变换显示

Mat warpmatrix = Cv2.GetPerspectiveTransform(srcPt, dstPt);//获得变换矩阵
Cv2.WarpPerspective(image, final, warpmatrix, final.Size());//投射变换,将结果赋给final
Cv2.ImShow("透视矫正图像", final);

 通过掌握这六个步骤,你可以在C#中使用OpenCvSharp实现透视矫正。祝你成功!

这篇关于c# OpenCvSharp透视矫正六步实现透视矫正(八)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/538501

相关文章

基于C++的UDP网络通信系统设计与实现详解

《基于C++的UDP网络通信系统设计与实现详解》在网络编程领域,UDP作为一种无连接的传输层协议,以其高效、低延迟的特性在实时性要求高的应用场景中占据重要地位,下面我们就来看看如何从零开始构建一个完整... 目录前言一、UDP服务器UdpServer.hpp1.1 基本框架设计1.2 初始化函数Init详解

Java中Map的五种遍历方式实现与对比

《Java中Map的五种遍历方式实现与对比》其实Map遍历藏着多种玩法,有的优雅简洁,有的性能拉满,今天咱们盘一盘这些进阶偏基础的遍历方式,告别重复又臃肿的代码,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录一、先搞懂:Map遍历的核心目标二、几种遍历方式的对比1. 传统EntrySet遍历(最通用)2. Lambd

springboot+redis实现订单过期(超时取消)功能的方法详解

《springboot+redis实现订单过期(超时取消)功能的方法详解》在SpringBoot中使用Redis实现订单过期(超时取消)功能,有多种成熟方案,本文为大家整理了几个详细方法,文中的示例代... 目录一、Redis键过期回调方案(推荐)1. 配置Redis监听器2. 监听键过期事件3. Redi

C#中checked关键字的使用小结

《C#中checked关键字的使用小结》本文主要介绍了C#中checked关键字的使用,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考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学... 目录✅ 为什么需要checked? 问题:整数溢出是“静默China编程”的(默认)checked的三种用

SpringBoot全局异常拦截与自定义错误页面实现过程解读

《SpringBoot全局异常拦截与自定义错误页面实现过程解读》本文介绍了SpringBoot中全局异常拦截与自定义错误页面的实现方法,包括异常的分类、SpringBoot默认异常处理机制、全局异常拦... 目录一、引言二、Spring Boot异常处理基础2.1 异常的分类2.2 Spring Boot默

C#中预处理器指令的使用小结

《C#中预处理器指令的使用小结》本文主要介绍了C#中预处理器指令的使用,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考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧... 目录 第 1 名:#if/#else/#elif/#endif✅用途:条件编译(绝对最常用!) 典型场景: 示例

基于SpringBoot实现分布式锁的三种方法

《基于SpringBoot实现分布式锁的三种方法》这篇文章主要为大家详细介绍了基于SpringBoot实现分布式锁的三种方法,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一、基于Redis原生命令实现分布式锁1. 基础版Redis分布式锁2. 可重入锁实现二、使用Redisso

SpringBoo WebFlux+MongoDB实现非阻塞API过程

《SpringBooWebFlux+MongoDB实现非阻塞API过程》本文介绍了如何使用SpringBootWebFlux和MongoDB实现非阻塞API,通过响应式编程提高系统的吞吐量和响应性能... 目录一、引言二、响应式编程基础2.1 响应式编程概念2.2 响应式编程的优势2.3 响应式编程相关技术

C#实现将XML数据自动化地写入Excel文件

《C#实现将XML数据自动化地写入Excel文件》在现代企业级应用中,数据处理与报表生成是核心环节,本文将深入探讨如何利用C#和一款优秀的库,将XML数据自动化地写入Excel文件,有需要的小伙伴可以... 目录理解XML数据结构与Excel的对应关系引入高效工具:使用Spire.XLS for .NETC

Nginx更新SSL证书的实现步骤

《Nginx更新SSL证书的实现步骤》本文主要介绍了Nginx更新SSL证书的实现步骤,包括下载新证书、备份旧证书、配置新证书、验证配置及遇到问题时的解决方法,感兴趣的了解一下... 目录1 下载最新的SSL证书文件2 备份旧的SSL证书文件3 配置新证书4 验证配置5 遇到的http://www.cppc