使用 OpenCvSharp4.6 实现的代码 差分滤波 void Caliper::DifferenceFilter(const size_t &_filterSize) { //1. 构造滤波核: [-1,-1...0...1,1] std::vector<int> filter(2 * _filterSize + 1, 1); for (size_t i = 0; i < _filterSize; ++i) { filter[i] = -1; } filter[_filterSize] = 0; //2. 滤波核滑动滤波，逐一相乘求和（省去反转的一维卷积） pathPixelValueAfterFilter.clear(); pathPixelValueAfterFilter.assign(pathPixelValue.begin(), pathPixelValue.end()); for (size_t j = _filterSize; j < pathPixelValue.size() - _filterSize; ++j) { double sum = 0.0; for (size_t i = 0; i < filter.size(); ++i) { sum += pathPixelValue.at(j - _filterSize + i) * filter.at(i); } pathPixelValueAfterFilter.at(j) = static_cast<int>(sum); } };//DifferenceFilter

这段代码实现了差分滤波（Difference Filter），使用了 OpenCvSharp4.6 库。具体实现过程如下：

1. 构造滤波核，该滤波核是一个长度为 2*_filterSize+1 的一维向量，向量中心是 0，左边是 -1，右边是 1。

2. 对输入的数据 pathPixelValue 进行滤波，滤波过程是滑动滤波，即从第 _filterSize 个元素开始，逐一将滤波核与数据相乘，再求和，得到滤波后的结果，将结果存储在 pathPixelValueAfterFilter 向量中。

需要注意的是，在滤波过程中，为了避免在边缘处出现“越界”的情况，只对 pathPixelValue 的第 _filterSize 到第 pathPixelValue.size() - _filterSize 个元素进行滤波。

相关问题

void Caliper::DifferenceFilter(const size_t &_filterSize) { std::vector<int> filter(2 * _filterSize + 1, 1); for (size_t i = 0; i < _filterSize; ++i) { filter[i] = -1; filter[2 * _filterSize - i] = -1; } filter[_filterSize] = 0; pathPixelValueAfterFilter.assign(pathPixelValue.begin(), pathPixelValue.end()); for (size_t j = _filterSize; j < pathPixelValue.size() - _filterSize; ++j) { double sum = 0.0; for (size_t i = 0; i < filter.size(); ++i) { sum += pathPixelValue.at(j - _filterSize + i) * filter.at(i); } pathPixelValueAfterFilter.at(j) = static_cast<int>(sum); } }请用 OpenCvSharp4.6来编写成c#代码

以下是使用 OpenCvSharp4.6 编写的 C# 代码版本：

using OpenCvSharp;
using System.Collections.Generic;

class Caliper
{
    public List<int> pathPixelValue;
    public List<int> pathPixelValueAfterFilter;

    public void DifferenceFilter(int filterSize)
    {
        List<int> filter = new List<int>(2 * filterSize + 1);
        for (int i = 0; i < filterSize; ++i)
        {
            filter.Add(-1);
            filter.Add(1);
        }
        filter.Add(0);

        pathPixelValueAfterFilter = new List<int>(pathPixelValue);

        for (int j = filterSize; j < pathPixelValue.Count - filterSize; ++j)
        {
            double sum = 0.0;
            for (int i = 0; i < filter.Count; ++i)
            {
                sum += pathPixelValue[j - filterSize + i] * filter[i];
            }
            pathPixelValueAfterFilter[j] = (int)sum;
        }
    }
}

这段代码与原始代码的实现基本一致，主要区别在语法上。C# 中的 List 类似于 C++ 中的 vector，但是需要使用 new 进行实例化。C# 中没有自动类型转换，需要使用强制类型转换，例如 `(int)sum`。此外，在 C# 中，变量名需要使用驼峰命名法。

OpenCvSharp4.6 编写的 C# 代码版本 // 求取极值点 void Caliper::FindExtremePoint() { // 1. 检查搜索路径像素数据是否为空 if(pathPixelValueAfterFilter.empty()) return; // 2. 遍历滤波后的数据，查找极值点 extremePoints.clear(); switch (polarity) { // 不考虑极性 case 0 : for(size_t i = 1; i < pathPixelValueAfterFilter.size() - 1; ++i) { // 两边异号为极值点 if (size_t(std::abs(pathPixelValueAfterFilter.at(i))) >= contrastThreshold && (0 > (pathPixelValueAfterFilter.at(i) - pathPixelValueAfterFilter.at(i - 1)) * (pathPixelValueAfterFilter.at(i + 1) - pathPixelValueAfterFilter.at(i))) ) { extremePoints.push_back(ExtremPointInfo(path.at(i), static_cast<int>(i), static_cast<int>(pathPixelValueAfterFilter.at(i)))); } } break; // 黑到白 case 1 : for(size_t i = 1; i < pathPixelValueAfterFilter.size() - 1; ++i) { // 两边异号为极值点 if (pathPixelValueAfterFilter.at(i) > 0 && size_t(std::abs(pathPixelValueAfterFilter.at(i))) >= contrastThreshold && (0 > (pathPixelValueAfterFilter.at(i) - pathPixelValueAfterFilter.at(i - 1)) * (pathPixelValueAfterFilter.at(i + 1) - pathPixelValueAfterFilter.at(i))) ) { extremePoints.push_back(ExtremPointInfo(path.at(i), static_cast<int>(i), static_cast<int>(pathPixelValueAfterFilter.at(i)))); } } break; // 白到黑 case -1: for(size_t i = 1; i < pathPixelValueAfterFilter.size() - 1; ++i) { // 两边异号为极值点 if (pathPixelValueAfterFilter.at(i) < 0 && size_t(std::abs(pathPixelValueAfterFilter.at(i))) >= contrastThreshold && (0 > (pathPixelValueAfterFilter.at(i) - pathPixelValueAfterFilter.at(i - 1)) * (pathPixelValueAfterFilter.at(i + 1) - pathPixelValueAfterFilter.at(i))) ) { extremePoints.push_back(ExtremPointInfo(path.at(i), static_cast<int>(i), static_cast<int>(pathPixelValueAfterFilter.at(i)))); } } break; default: assert(false); break; }OpenCvSharp4.6 编写的 C# 代码版本函数

这段代码是用于在图像中搜索极值点的，主要包括以下步骤：

1. 检查搜索路径像素数据是否为空；

2. 遍历滤波后的数据，查找极值点；

3. 根据极性类型分别处理不同的情况，包括不考虑极性、黑到白和白到黑；

4. 找到极值点后将其信息保存到 `extremePoints` 中。

其中，`pathPixelValueAfterFilter` 是经过滤波后的搜索路径像素数据，`contrastThreshold` 是对比度的阈值，`path` 是搜索路径的像素坐标，`polarity` 是极性类型。