如何在C#中使用OpenCV（GOCW使用教程）-C#/.NET开发

这篇文章主要介绍了如何在C#中使用OpenCV（GOCW使用教程），帮助大家更好的理解和使用c#，感兴趣的朋友可以了解下

1、什么是GOCW

为了解决在Csharp下编写OpenCV程序的问题，我做过比较深入的研究,并且实现了高效可用的方法GreenOpenCsharpWrapper（GOCW）。通过这种方法，能够分离界面和算法业务，高效率完成算法调用，而且非常方便进行算法维护。应该说是我在多年项目实践中不断总结提炼出来的一点东西。
GOCW的发布地址为：https://gitee.com/jsxyhelu2020/gocw

2、GOCW有什么特点

分离界面和算法业务
图像数据直接通过内存传值，高效率完成算法调用
直接编写C++语法程序，方便维护改进
在C#中可以通过CLR方式引用，提供函数级别接口
开放源代码

3、GOCW在VS中的环境配置

下载gocw_master,解压后获得两个目录文件。

其中，GOCW是类库文件，而WINFORM_DEMO是引用范例。

使用VS2017或者更高版本打开WINFORM_DEMO.sln（或新建winform程序），在“引用”处添加GOCW的引用。

特别需要注意，正确编译GOCW需要OpenCV的正确配置，所以需要正确设置include和lib，并且保证对应版本的dll文件能够被正确访问。

特别需要注意1：保证dll和csharp程序的.net目标框架是一致的

特别需要注意2：保证dll和csharp程序的.net目标框架是一致的
配置管理器中，所有项目版本全部使用64位

4、测试代码

可以直接参考 WINFROM_DEMO

添加GOCW的头文件


using GOCW;

编写GOCW调用代码，你也可以根据需要吧Client的定义放在Form中。你实际使用过程中需要修改lena的地址。


 private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            Bitmap bmp = (Bitmap)Bitmap.FromFile("e:/template/lena.jpg");
            GOCWClass client = new GOCWClass();
            //调用图像处理算法
            MemoryStream ms = new MemoryStream();
            bmp.Save(ms, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);
            byte[] bytes = ms.GetBuffer();
            Bitmap bitmap = client.testMethod(bytes);
            pictureBox1.Image = bitmap;
        }

可以看到，实现了“灰度”变化。

5、原理简介

GOCW是通过CLR的方式进行调用，关于CLR的原理这里不展开。重点将一下你在哪里添加图像处理算法，打开 GOCW.h文件


#pragma once
#include "opencv.hpp"
#using <system.drawing.dll>
using namespace System;
using namespace System::Data;
using namespace System::IO;
using namespace System::Drawing;
using namespace System::Drawing::Imaging;
using namespace std;
namespace GOCW {
    public ref class GOCWClass
    {
    public:
        /////例子函数//////
        //1.传递图像
      /*  MemoryStream ms = new MemoryStream();
        b.Save(ms, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);
        byte[] bytes = ms.GetBuffer();
        Bitmap bitmap = client.testMethod(bytes);*/
        Bitmap^  GOCWClass::testMethod(cli::array<unsigned char>^ pCBuf1);
        //2.引用传递int
        /*unsafe
        {
        int* value = stackalloc int[1];
        value[0] = 0;
        int iret = client.allTest(2, 3, value);
        }*/
        int GOCWClass::allTest(int a, int b, int* c);
        
        //3.引用传递字符串
        System::String^ GOCWClass::allTestStr(System::String^ inputStr);
        /////业务函数//////
        /*unsafe
        {
            int* value = stackalloc int[1];//返回代码
            value[0] = 0;
            bitmap = client.fetchresult(bytes, value);//调用来自GOClrClasslibrary图像处理算法
            if (value[0] == 0)//0真1假
            {
                res = true;
            }
            else
            {
                res = false;
            }
        }*/
        Bitmap^  GOCWClass::fetchresult(cli::array<unsigned char>^ pCBuf1, int* errorCode);
    
    };
}

这里以“三明治”的方法将各种实现的方法进行了申明，具体的实现在GOCW.cpp中，比如我们举一个例子。


//1.传递图像
Bitmap^  GOCWClass::testMethod(cli::array<unsigned char>^ pCBuf1)
{
    ////////////////////////////////将输入cli::array<unsigned char>转换为cv::Mat/////////////////////////
    pin_ptr<System::Byte> p1 = &pCBuf1[0];
    unsigned char* pby1 = p1;
    cv::Mat img_data1(pCBuf1->Length, 1, CV_8U, pby1);
    cv::Mat img_object = cv::imdecode(img_data1, cv::IMREAD_UNCHANGED);
    if (!img_object.data)
        return nullptr;
    ////////////////////////////////////////////OpenCV的算法处理过程////////////////////////////////////
    Mat draw = img_object.clone();
    cvtColor(draw, draw, COLOR_BGR2GRAY);
    cvtColor(draw, draw, COLOR_GRAY2BGR);
    /////////////////////////将cv::Mat转换为Bitmap(只能传输cv_8u3格式数据）///////////////////////////////
    if (!draw.data)
        return nullptr;
    Bitmap^ bitmap = MatToBitmap(draw);
    return bitmap;
}

在这段代码中


Mat draw = img_object.clone();
cvtColor(draw, draw, COLOR_BGR2GRAY);
cvtColor(draw, draw, COLOR_GRAY2BGR);

是具体业务函数，可以根据实际算法要求进行修改。关于参数的传入传出，在其他几个函数中都有说明。

6、初步小结

虽然GOCW相比较OpenCVSharp复杂一点，但是它能够和现有系统更紧密结合，优势也非常明显。如果你首先是图像处理开发者，需要为算法寻找一个可以运行的平台，那么GOCW基于CLR的封装形式，肯定更适合你！
感谢阅读至此，希望有所帮助！

以上就是如何在C#中使用OpenCV（GOCW使用教程）的详细内容，更多关于在C#中使用OpenCV（使用GOCW）的资料请关注得得之家其它相关文章！