Mat gray = img; Cv2.CvtColor(img, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY); Mat mask = gray; Cv2.Threshold(gray, mask, 245, 255, ThresholdTypes.Binary); Mat kernel = Cv2.GetStructuringElement(MorphShapes.Rect, new OpenCvSharp.Size(3, 3)); Cv2.Dilate(mask, mask, kernel); //Cv2.Inpaint(img, mask, result, 5, InpaintMethod.NS); Bitmap bitmap1 = BitmapConverter.ToBitmap(mask); //Bitmap bitmap1 = BitmapConverter.ToBitmap(result); pictureBox1.Image = bitmap1;

这段代码使用了OpenCV库进行图像处理，主要实现了以下功能：

1. 将彩色图像转化为灰度图像：将原始图像img转化为灰度图像gray，使用Cv2.CvtColor()函数，参数中的ColorConversionCodes.BGR2GRAY表示将BGR颜色空间转化为灰度颜色空间。

2. 对灰度图像进行阈值处理：将灰度图像gray进行阈值处理，将灰度值大于245的像素点的像素值设为255，其他像素值设为0。使用Cv2.Threshold()函数，其中ThresholdTypes.Binary表示二值化处理。

3. 对阈值图像进行膨胀操作：对上一步得到的阈值图像mask进行膨胀操作，使图像中的白色区域扩大。使用Cv2.Dilate()函数，参数中的kernel表示膨胀核的大小和形状。

4. 显示处理后的图像：将处理后的图像转化为Bitmap格式，并在PictureBox控件中显示。使用BitmapConverter.ToBitmap()函数将OpenCV中的Mat类型图像转化为Bitmap类型图像。

最后，这段代码注释掉了一行代码，这行代码使用了Cv2.Inpaint()函数进行图像修复，但是被注释掉了。

相关问题

#include <iostream> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { Mat img = imread("F:\\图像处理\\图片\\待修复图像.png"); if (img.empty()) { cout << "请检查文件名称是否有误！" << endl; return -1; } imshow("img", img); //转化为灰度图 Mat gray; cvtColor(img, gray, COLOR_BGR2GRAY); //通过阈值处理生成Mask掩码 Mat imgMask; threshold(gray, imgMask, 245, 255, THRESH_BINARY); //对Mask掩码膨胀处理，增加Mask的面积 Mat Kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3)); dilate(imgMask, imgMask, Kernel); //图像修复 Mat imgInpaint; inpaint(img, imgMask, imgInpaint, 5, INPAINT_NS); //显示处理结果 imshow("imgMask", imgMask); imshow("img修复后", imgInpaint); waitKey(0); return 0; }

import cv2

img = cv2.imread("F:\\图像处理\\图片\\待修复图像.png")

if img is None:
print("请检查文件名称是否有误！")
else:
cv2.imshow("img", img)

# 转化为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 通过阈值处理生成Mask掩码
ret, imgMask = cv2.threshold(gray, 245, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 对Mask掩码膨胀处理，增加Mask的面积
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
imgMask = cv2.dilate(imgMask, kernel)

# 图像修复
imgInpaint = cv2.inpaint(img, imgMask, 5, cv2.INPAINT_NS)

# 显示处理结果
cv2.imshow("imgMask", imgMask)
cv2.imshow("img修复后", imgInpaint)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

OpenCV基于C++，利用区域生长算法实现下图所示焊缝缺陷提取。其算法如下： (1)将图像转换为灰度图 (2)利用较高的阈值分割灰度图像，得到种子区域（threshold) (3)（重点）计算连通域的质心点，获得种子(connectedComponentsWithStats) (4)利用一个偏高的阈值（190）得到遮罩区域（threshold) (5)利用种子、遮罩区域，使用区域生长分割（floodFill)，得到缺陷图。代码

以下是基于OpenCV的C++代码实现：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    // 读入原始图像
    Mat src = imread("welding.jpg");
    // 转换为灰度图
    Mat gray;
    cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
    // 较高阈值分割灰度图像，得到种子区域
    Mat threshold_img;
    threshold(gray, threshold_img, 50, 255, THRESH_BINARY);
    // 计算连通域的质心点，获得种子
    Mat labels, stats, centroids;
    int num_labels = connectedComponentsWithStats(threshold_img, labels, stats, centroids);
    // 偏高阈值得到遮罩区域
    Mat mask;
    threshold(gray, mask, 190, 255, THRESH_BINARY);
    // 区域生长分割，得到缺陷图
    Mat defect_img = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);
    for (int i = 1; i < num_labels; i++)
    {
        Point center(cvRound(centroids.at<double>(i, 0)), cvRound(centroids.at<double>(i, 1)));
        if (mask.at<uchar>(center) > 0)
        {
            floodFill(defect_img, labels, center, 255);
        }
    }
    // 显示结果
    imshow("Original Image", src);
    imshow("Defect Image", defect_img);
    waitKey(0);
    return 0;
}

其中，需要注意的是 `connectedComponentsWithStats()` 函数返回的标签矩阵中，像素值为 0 代表背景，像素值为 1 代表第一个连通域，以此类推。因此，需要从标签矩阵的第二个元素开始遍历。