threshold(blur, bin, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);用C#的opencvsharp怎么写

在 C# 的 OpenCvSharp 库中，可以使用以下来实现与你提到的代码相似的功能：

using OpenCvSharp;

// 加载图像
Mat srcImage = new Mat("input.jpg", ImreadModes.GrayScale);

// 进行模糊处理
Mat blurredImage = new Mat();
Cv2.Blur(srcImage, blurredImage, new Size(3, 3));

// 进行阈值处理
Mat binImage = new Mat();
Cv2.Threshold(blurredImage, binImage, 0, 255, ThresholdTypes.BinaryInv | ThresholdTypes.Otsu);

// 显示结果
Cv2.ImShow("Binary Image", binImage);
Cv2.WaitKey(0);
Cv2.DestroyAllWindows();

请注意，上述代码假设你已经将 OpenCvSharp 库添加到项目中，并且已经将输入图像命名为 "input.jpg"。你可以根据需要调整图像路径和模糊处理的参数。

相关问题

def read_img_and_convert_to_binary(filename): #读取待处理的图片 original_img = cv2.imread(filename) # print(original_img) #将原图分辨率缩小SCALSIZE倍，减少计算复杂度 original_img = cv2.resize(original_img,(np.int(original_img.shape[1]/SCALSIZE),np.int(original_img.shape[0]/SCALSIZE)), interpolation=cv2.INTER_AREA) #降噪 blur = cv2.GaussianBlur(original_img, (5, 5), 0) #将彩色图转化成灰度图 img_gray = cv2.cvtColor(blur,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #图片开（opening）处理，用来降噪，使图片中的字符边界更圆滑，没有皱褶 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(img_gray, cv2.MORPH_OPEN, kernel) kernel2 = np.ones((3,3), np.uint8) opening = cv2.dilate(opening, kernel2, iterations=1) # Otsu's thresholding after Gaussian filtering # 采用otsu阈值法将灰度图转化成只有0和1的二值图 blur = cv2.GaussianBlur(opening,(13,13),0) #ret, binary_img = cv2.threshold(img_gray, 120, 1, cv2.THRESH_BINARY_INV) ret,binary_img = cv2.threshold(blur,0,1,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU) return original_img,binary_img

这段代码的大致思路如下：

1. 通过cv2.imread函数读取指定文件名的图片，赋值给original_img变量。
2. 将原图的分辨率缩小SCALSIZE倍，以减少计算复杂度。这里使用cv2.resize函数进行图像缩放，并将结果赋值给original_img变量。
3. 使用cv2.GaussianBlur函数对原图进行模糊处理，以降噪，结果保存在blur变量中。
4. 将模糊处理后的图像转换为灰度图像，使用cv2.cvtColor函数将blur变量转换为灰度图像，并将结果保存在img_gray变量中。
5. 使用cv2.morphologyEx函数对灰度图像进行开操作（opening），以进一步降噪并使字符边界更圆滑。这里使用一个3x3的矩形结构元素进行开操作，结果保存在opening变量中。
6. 使用cv2.dilate函数对opening变量进行膨胀操作，以填充字符内部的空洞，结果保存在opening变量中。
7. 使用cv2.GaussianBlur函数对opening变量进行模糊处理，以平滑图像，结果保存在blur变量中。
8. 使用Otsu阈值法（cv2.THRESH_OTSU）将模糊处理后的图像转换为二值图像。这里使用cv2.threshold函数，并将结果保存在binary_img变量中。
9. 返回原始图像original_img和二值图像binary_img。

这段代码的主要目的是读取一张图片，并对其进行预处理，包括缩小分辨率、降噪、灰度化、开操作、膨胀、模糊和二值化等步骤。最终返回原始图像和处理后的二值图像。

优化这段代码，使其可以运行 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { // 读取车牌图像 Mat image = imread("car_plate.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 图像预处理 resize(image, image, Size(400, 300)); // 调整图像大小 GaussianBlur(image, image, Size(5, 5), 0, 0); // 高斯模糊去噪 threshold(image, image, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); // 二值化处理 // 特征提取 // TODO: 在这里添加特征提取代码 // 机器学习模型训练 // TODO: 在这里添加机器学习模型训练代码 // 车牌识别 // TODO: 在这里添加车牌识别代码 return 0; }

这段代码本身没有问题，但是可能会出现以下几个问题：

1. 缺少必要的头文件：

需要添加以下头文件：

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

2. 图像读取失败：

需要检查图片路径是否正确，以及图片是否存在。可以使用以下代码检查读取是否成功：

if (image.empty()) {
    printf("Failed to read image file\n");
    return -1;
}

3. 特征提取和机器学习模型训练：

这两个部分需要根据具体需求自己编写代码，不能直接使用TODO表示。可以在这里添加相应的代码。

4. 车牌识别：

需要根据具体需求编写代码，不能直接使用TODO表示。可以在这里添加相应的代码。

优化后的代码如下：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取车牌图像
    Mat image = imread("car_plate.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

    if (image.empty()) {
        printf("Failed to read image file\n");
        return -1;
    }

    // 图像预处理
    resize(image, image, Size(400, 300));  // 调整图像大小
    GaussianBlur(image, image, Size(5, 5), 0, 0);  // 高斯模糊去噪
    threshold(image, image, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);  // 二值化处理

    // 特征提取
    // TODO: 在这里添加特征提取代码

    // 机器学习模型训练
    // TODO: 在这里添加机器学习模型训练代码

    // 车牌识别
    // TODO: 在这里添加车牌识别代码

    return 0;
}