opencvsharp mat二值化

可以使用以下代码将 OpenCVSharp 中的 Mat 对象进行二值化：

Mat srcImage = new Mat("image.jpg", ImreadModes.Grayscale);
Mat binaryImage = new Mat();
Cv2.Threshold(srcImage, binaryImage, 100, 255, ThresholdTypes.Binary);

其中，ImreadModes.Grayscale 表示读取灰度图像，ThresholdTypes.Binary 表示使用二值化方法将图像转换为黑白图像。

相关问题

opencvsharp将向量归一化

对于 OpencvSharp，你可以使用 cv::normalize 函数来将向量进行归一化。具体操作如下：

using OpenCvSharp;

// 假设 vec 是要归一化的向量
Mat vec = new Mat(3, 1, MatType.CV_32FC1);
vec.Set<float>(0, 0, 1);
vec.Set<float>(1, 0, 2);
vec.Set<float>(2, 0, 3);

// 归一化操作
double norm = Cv2.Normalize(vec, vec, 1, 0, NormTypes.L2);

// 输出归一化结果
Console.WriteLine("Normalized vector: {0}", vec);
Console.WriteLine("Norm: {0}", norm);

在上述代码中，我们首先创建了一个 3x1 的向量 `vec`，然后使用 `Cv2.Normalize` 函数对其进行归一化。该函数的第一个参数是原始向量，第二个参数是归一化后的结果。第三个参数是目标归一化范数（在这里是 L2 范数），第四个参数是归一化后向量的最小值（在这里是 0），第五个参数是归一化后向量的最大值（在这里是 1）。函数返回归一化向量的范数。最后，我们输出了归一化后的结果和向量的范数。

C# OPENCV 二值化后获取图片线条

以下是C# OpenCV二值化后获取图片线条的示例代码：

using System;
using System.Drawing;using OpenCvSharp;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // 读取图片
        Mat src = Cv2.ImRead("test.jpg");

        // 灰度化
        Mat gray = new Mat();
        Cv2.CvtColor(src, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);

        // 二值化
        Mat binary = new Mat();
        Cv2.Threshold(gray, binary, 0, 255, ThresholdTypes.Binary | ThresholdTypes.Otsu);

        // 获取轮廓
        Point[][] contours;
        HierarchyIndex[] hierarchy;
        Cv2.FindContours(binary, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple);

        // 绘制轮廓
        Mat result = new Mat(src.Size(), MatType.CV_8UC3, Scalar.All(0));
        for (int i = 0; i < contours.Length; i++)
        {
            Cv2.DrawContours(result, contours, i, Scalar.RandomColor(), 2, LineTypes.AntiAlias, hierarchy);
        }

        // 显示结果
        Cv2.ImShow("result", result);
        Cv2.WaitKey(0);
        Cv2.DestroyAllWindows();
    }
}

代码解释：

1. 首先读取图片，使用`Cv2.ImRead`方法。
2. 将图片转换为灰度图像，使用`Cv2.CvtColor`方法。
3. 对灰度图像进行二值化处理，使用`Cv2.Threshold`方法。
4. 获取二值化图像的轮廓，使用`Cv2.FindContours`方法。
5. 绘制轮廓，使用`Cv2.DrawContours`方法。
6. 显示结果，使用`Cv2.ImShow`方法。