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news 2026/4/6 16:25:27

一家专门做瓷砖特卖的网站,税收大数据,网站建设公司那家好,展台设计展会展位设计C#使用OpenCvSharp4库中5个基础函数-灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀、腐蚀使用OpenCV可以对彩色原始图像进行基本的处理，涉及到5个常用的处理： 灰度化模糊处理 Canny边缘检测膨胀腐蚀 1、测试图像lena.jpg 本例中我们采用数字图像处…

C#使用OpenCvSharp4库中5个基础函数-灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀、腐蚀

使用OpenCV可以对彩色原始图像进行基本的处理，涉及到5个常用的处理：

1. 灰度化
1. 模糊处理
1. Canny边缘检测
1. 膨胀
1. 腐蚀

1、测试图像lena.jpg

本例中我们采用数字图像处理中经常用到的一副标准图像lena.png作为测试图像，如下图所示:

具体资源下载地址为：lena图像下载地址

2、使用Visual Studio 2022创建一个基于C# .Net控制台的程序

首先我们新建一个基于C# .Net控制台的程序，项目名为OpenCVExample，然后把lena.jpg拷贝到E:\SoftDevelop\CPlus\VS2022Projects\CSharpExamples\OpenCVExample\OpenCVExample\bin\Debug\images对应目录下，如下图所示：
项目资源所在目录

安装OpenCvSharp4和OpenCvSharp4.runtime.win两个NuGet包，或者直接安装OpenCvSharp4.Windows包

安装OpenCvSharp4和OpenCvSharp4.runtime.win两个NuGet包之后，packages.config配置文件如下：

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<packages><package id="OpenCvSharp4" version="4.9.0.20240103" targetFramework="net48" /><package id="OpenCvSharp4.runtime.win" version="4.9.0.20240103" targetFramework="net48" /><package id="System.Buffers" version="4.5.1" targetFramework="net48" /><package id="System.Memory" version="4.5.5" targetFramework="net48" /><package id="System.Numerics.Vectors" version="4.5.0" targetFramework="net48" /><package id="System.Runtime.CompilerServices.Unsafe" version="6.0.0" targetFramework="net48" /><package id="System.ValueTuple" version="4.5.0" targetFramework="net48" />
</packages>

C#示例代码

对应的C#代码如下：

using OpenCvSharp;namespace OpenCVExample
{public class Program{/// <summary>/// OpenCV的5个基础函数-灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀、腐蚀/// </summary>public static void FiveBasicFunction(){Mat img = Cv2.ImRead("images/lena.jpg");    // 读取图像Mat grayImg = new Mat();Cv2.CvtColor(img, grayImg, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);Mat blurImg = new Mat();Cv2.GaussianBlur(grayImg, blurImg, new Size(7, 7), 0);Mat cannyImg = new Mat();Cv2.Canny(blurImg, cannyImg, 150, 200);Mat dialationImg = new Mat();Mat kernel = new Mat(5, 5, MatType.CV_8UC1);Cv2.Dilate(blurImg, dialationImg, kernel);Mat erodeImg = new Mat();Cv2.Erode(dialationImg, erodeImg, kernel);Cv2.ImShow("Image", img);   // 显示原图像Cv2.ImShow("Gray Image", grayImg);  // 显示灰度图像Cv2.ImShow("Blur Image", blurImg);  // 显示高斯模糊图像Cv2.ImShow("Canny Image", cannyImg);    // 显示Canny边缘检测图像Cv2.ImShow("Dialation Image", dialationImg);    // 膨胀图Cv2.ImShow("Erode Image", erodeImg);    // 腐蚀图Cv2.WaitKey(0);Cv2.DestroyAllWindows();}static void Main(string[] args){FiveBasicFunction();//Console.ReadKey();}}
}