C# 用opencv 找出两张照片的偏移量

C是一种计算机编程语言，是由Dennis Ritchie于1972年在贝尔实验室开发的。它是很多许多其他编程语言的基础，比如C++和Java。C被广泛应用于操作系统、编译器、数据库等领域，也是许多游戏、应用程序等的编写语言之一。

相关问题

使用C#+OpenCV对比两张图像差异的位置并标记

要使用C#和OpenCV来对两张图像的差异并标它们的位置，你可以使用以下步骤操作：

1. 引入必要的命名间：

using OpenCvSharp;
using OpenCvSharp.Extensions;

2. 加载两个输入图像：

Mat image1 = Cv2.ImRead("image1.jpg", ImreadModes.Color);
Mat image2 = Cv2.ImRead("image2.jpg", ImreadModes.Color);

3. 将图像转换为灰度图像：

Mat gray1 = new Mat();
Mat gray2 = new Mat();
Cv2.CvtColor(image1, gray1, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
Cv2.CvtColor(image2, gray2, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);

4. 计算两个灰度图像的差异：

Mat diff = new Mat();
Cv2.Absdiff(gray1, gray2, diff);

5. 对差异图像进行二值化处理：

Mat threshold = new Mat();
Cv2.Threshold(diff, threshold, 30, 255, ThresholdTypes.Binary);

6. 查找差异区域的轮廓：

Point[][] contours;
HierarchyIndex[] hierarchy;
Cv2.FindContours(threshold, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple);

7. 标记差异区域的位置：

foreach (var contour in contours)
{
    var rect = Cv2.BoundingRect(contour);
    Cv2.Rectangle(image1, rect, Scalar.Red, 2);
}

8. 显示带有标记的图像：

Cv2.ImShow("Marked Image", image1);
Cv2.WaitKey(0);

9. 释放图像资源：

image1.Dispose();
image2.Dispose();
gray1.Dispose();
gray2.Dispose();
diff.Dispose();
threshold.Dispose();

上述代码将会对比两个输入图像并在第一个图像上标记出差异的位置。你可以根据自己的需求调整标记的颜色、线条粗细等参数。

希望这个示例对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

C# 用OPENCV

C#可以使用OpenCV进行图像处理。通过引用OpenCV的DLL文件，可以在C#中调用OpenCV的函数。以下是使用OpenCV在C#中进行图像处理的步骤：
1. 下载OpenCV的Windows版本，并将其解压到本地文件夹中。
2. 在Visual Studio中创建一个新的C#项目。
3. 在项目中添加对OpenCV的引用。在“解决方案资源管理器”中右键单击项目，选择“属性”，然后选择“VC++目录”选项卡。在“包含目录”中添加OpenCV的include文件夹路径，在“库目录”中添加OpenCV的lib文件夹路径。然后在“链接器”中选择“输入”选项卡，在“附加依赖项”中添加OpenCV的lib文件名。
4. 在代码中调用OpenCV的函数。例如，以下代码将读取图像文件并显示它：

using System;
using System.Windows.Forms;
using OpenCvSharp;

namespace OpenCVTest
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        public Form1()
        {
            InitializeComponent();
        }

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            Mat img = Cv2.ImRead("lena.jpg");
            Cv2.ImShow("image", img);
            Cv2.WaitKey(0);
        }
    }
}