C#中使用OpenCV
一、什么是gocw
为了解决在c#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
二、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
三、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
四、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。
五、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 using namespace system;using namespace system::data;using namespace system::io;using namespace system::drawing;using namespace system::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::array^ 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::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::array^ 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::array^ pcbuf1){ ////////////////////////////////将输入cli::array转换为cv::mat///////////////////////// pin_ptr 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。
六、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！
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gocw的发布地址为：https://gitee.com/jsxyhelu2020/gocw
二、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
三、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
四、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。
五、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 using namespace system;using namespace system::data;using namespace system::io;using namespace system::drawing;using namespace system::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::array^ 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::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::array^ 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::array^ pcbuf1){ ////////////////////////////////将输入cli::array转换为cv::mat///////////////////////// pin_ptr 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。
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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！
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