C#调用OpenCV开发简易版美图工具【推荐】

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我是靠谱客的博主年轻巨人，最近开发中收集的这篇文章主要介绍C#调用OpenCV开发简易版美图工具【推荐】，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

前言

在C#调用OpenCV其实非常简单，因为C#中有很多OPenCV的开源类库。

本文主要介绍在WPF项目中使用OpenCVSharp3-AnyCPU开源类库处理图片，下面我们先来做开发前的准备工作。

准备工作

首先，我们先创建一个WPF项目。

然后，在Nuget上搜索OpenCVSharp，如下图：

接着，我们选择OpenCVSharp3-AnyCPU选项进行安装。

安装了OpenCVSharp3-AnyCPU后，我们的项目会自动引入4个类库，如下图：

到这里，我们的准备工作就完成了，非常简单。

C#中应用OPenCV

现在，我们进入项目，进行OPenCV的调用。

我们先引入OpenCV相关的命名空间，如下：

using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Extensions;

然后我们在项目中使用Mat类来进行图片操作。

红蓝颜色通道互换

在OPenCV里，Mat类是非常重要的，它是处理图片的入口。

现在，我们先做一个简单的图片操作，红蓝通道颜色互换，代码如下：

Mat mat = new Mat(@"....Imagesocv02.jpg", ImreadModes.Unchanged);
for (var y = 0; y < mat.Height; y++)
{
 for (var x = 0; x < mat.Width; x++)
 {
  Vec3b color = mat.Get<Vec3b>(y, x);
  var temp = color.Item0;
  color.Item0 = color.Item2; //B 转 R
  color.Item2 = temp;  //R 转 B
  mat.Set(y, x, color);
 }
}
var mem = mat.ToMemoryStream();
BitmapImage bmp = new BitmapImage();
bmp.BeginInit();
bmp.StreamSource = mem;
bmp.EndInit();
imgOutput.Source = bmp;
mat.Dispose();/// 该方法在mat里被重写了，可以释放资源，可以放心调用

效果图如下：

可以看到，我们成功的处理了图片的红蓝通道颜色互换。

现在我们再多做一些OpenCV的操作。

腐蚀

代码如下：

using (var src = new Mat(@"....Imagesocv02.jpg", ImreadModes.AnyDepth | ImreadModes.AnyColor))
{
 Cv2.Erode(src, src, new Mat());
 var mem = src.ToMemoryStream();
 BitmapImage bmp = new BitmapImage();
 bmp.BeginInit();
 bmp.StreamSource = mem;
 bmp.EndInit();
 imgOutput.Source = bmp;
}

效果图如下：

反转

代码如下：

using (var src = new Mat(@"....Imagesocv02.jpg", ImreadModes.AnyDepth | ImreadModes.AnyColor))
{
 using (var dst = new Mat())//复制以后处理
 {
  Cv2.BitwiseNot(src, dst, new Mat());
  var mem = dst.ToMemoryStream();
  BitmapImage bmp = new BitmapImage();
  bmp.BeginInit();
  bmp.StreamSource = mem;
  bmp.EndInit();
  imgOutput.Source = bmp;
 }
}

效果图如下：

亮度—变暗

代码如下：

BitmapImage bmpSource = new BitmapImage(new Uri("pack://application:,,,/images/ocv02.jpg" ));
Mat mat = bmpSource.ToMat();
for (var y = 0; y < mat.Height; y++)
{
 for (var x = 0; x < mat.Width; x++)
 {
  Vec3b color = mat.Get<Vec3b>(y, x);
  int item0 = color.Item0;
  int item1 = color.Item1;
  int item2 = color.Item2;
  #region 变暗
  item0 -= 60;
  item1 -= 60;
  item2 -= 60;
  if (item0 < 0)
   item0 = 0;
  if (item1 < 0)
   item1 = 0;
  if (item2 < 0)
   item2 = 0;
  #endregion
  #region 变亮
  //item0 += 80;
  //item1 += 80;
  //item2 += 80;
  //if (item0 > 255)
  // item0 = 255;
  //if (item1 > 255)
  // item1 = 255;
  //if (item2 > 255)
  // item2 = 255;
  #endregion
 
  color.Item0 = (byte)item0;
  color.Item1 = (byte)item1;
  color.Item2 = (byte)item2;
  mat.Set(y, x, color);
 }
}
var mem = mat.ToMemoryStream();
BitmapImage bmp = new BitmapImage();
bmp.BeginInit();
bmp.StreamSource = mem;
bmp.EndInit();
imgOutput.Source = bmp;
mat.Dispose();/// 该方法在mat里被重写了，可以释放资源，可以放心调用

可以看到，这里的代码稍微有点特别。

我们通过BitmapImage导入图片后，直接使用BitmapImage的对象的ToMat方法，把BitmapImage转换成了Mat类的对象。

这个ToMat方法，我们需要特别留意一下，因为他并不是BitmapImage类的方法，它是一个扩展方法，只有我们引用了OpenCvSharp命名空间，BitmapImage和Bitmap对象才会增加扩展方法ToMat。

效果图如下：

顶点变化

代码如下:

using (var src = new Mat(@"....Imagesocv02.jpg", ImreadModes.AnyDepth | ImreadModes.AnyColor))
{
 using (var dst = new Mat())//复制以后处理
 { 
  //设置原图变换顶点
  List< Point2f> AffinePoints0 =new List<Point2f>() { new Point2f(100, 50), new Point2f(100, 390), new Point2f(600, 50) };
  //设置目标图像变换顶点
  List<Point2f> AffinePoints1 = new List<Point2f>() { new Point2f(200, 100), new Point2f(200, 330), new Point2f(500, 50) };
  //计算变换矩阵
  Mat Trans =Cv2.GetAffineTransform(AffinePoints0, AffinePoints1);
  //矩阵仿射变换
  Cv2.WarpAffine(src, dst, Trans,new OpenCvSharp.Size() { Height= src.Cols, Width= src.Rows });
  var mem = dst.ToMemoryStream();
  BitmapImage bmp = new BitmapImage();
  bmp.BeginInit();
  bmp.StreamSource = mem;
  bmp.EndInit();
  imgOutput.Source = bmp;
 }
}

效果图如下：

美颜磨皮双边滤波

代码如下：

using (var src = new Mat(@"....Imagesocv02.jpg", ImreadModes.AnyDepth | ImreadModes.AnyColor))
{
 using (var dst = new Mat())//复制以后处理
 {
  Cv2.BilateralFilter(src, dst, 15, 35d, 35d);
  var mem = dst.ToMemoryStream();
  BitmapImage bmp = new BitmapImage();
  bmp.BeginInit();
  bmp.StreamSource = mem;
  bmp.EndInit();
  imgOutput.Source = bmp;
 }
}

效果图如下：