C# canny 边缘检测代码
时间: 2023-10-23 16:13:52 浏览: 39
C是一种编程语言,由Dennis Ritchie在20世纪70年代初开发。它是一种通用的、高效的、底层的编程语言,可以用于开发操作系统、编译器、嵌入式系统等。C语言的语法简洁,易于学习,具有广泛的应用,成为了计算机科学教育的重要组成部分。现在,C语言已经成为了一种标准,被广泛应用于计算机科学、工程、科学等领域。
相关问题
C# 提取边缘拟合成直线
C#中可以使用OpenCV库来进行边缘检测和直线拟合。大致步骤如下:
1. 读入图像,并将其转换为灰度图像。
2. 对图像进行高斯模糊,以减少噪声。
3. 对图像进行Canny边缘检测,得到二值化的边缘图像。
4. 对二值化的边缘图像进行霍夫变换,得到直线的参数。
5. 根据直线的参数,绘制出拟合的直线。
这里是一段示例代码:
```csharp
using OpenCvSharp;
// 读入图像并转换为灰度图像
Mat src = Cv2.ImRead("your_image_path");
Mat gray = new Mat();
Cv2.CvtColor(src, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
// 高斯模糊
Mat blurred = new Mat();
Cv2.GaussianBlur(gray, blurred, new Size(3, 3), 0);
// Canny边缘检测
Mat edges = new Mat();
Cv2.Canny(blurred, edges, 100, 200);
// 霍夫变换
LineSegmentPoint[] lines = Cv2.HoughLinesP(edges, 1, Math.PI / 180, 50, 50, 10);
// 绘制直线
foreach (LineSegmentPoint line in lines)
{
Cv2.Line(src, line.P1, line.P2, new Scalar(0, 0, 255), 2, LineTypes.AntiAlias);
}
// 显示结果
Cv2.ImShow("Result", src);
Cv2.WaitKey(0);
```
在实际应用中,可能需要对参数进行调整以得到最佳的结果。
OpenCVSharp 并行计算Canny亚像素级别的匹配c#代码
下面是使用OpenCVSharp进行并行计算Canny边缘检测的C#代码:
```csharp
using System;
using System.Threading.Tasks;
using OpenCvSharp;
namespace ParallelCannyEdgeDetection
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Mat src = new Mat("input.jpg", ImreadModes.Color);
Mat dst = new Mat(src.Size(), MatType.CV_8UC1);
int height = src.Rows;
int width = src.Cols;
// Create an array to store the number of threads to use for each row
int[] numThreads = new int[height];
// Divide the image into rows and assign the number of threads based on the row's position
Parallel.For(0, height, y =>
{
// Determine the number of threads to use for this row based on its position
numThreads[y] = (int)(width * Math.Abs(Math.Sin(y / (double)height * Math.PI * 2.0)) / 4.0);
// Clamp the number of threads to be between 1 and the width of the image
numThreads[y] = Math.Min(numThreads[y], width);
numThreads[y] = Math.Max(numThreads[y], 1);
});
// Apply Canny edge detection to each row in parallel using the number of threads calculated above
Parallel.For(0, height, y =>
{
Mat row = new Mat(src, new Rect(0, y, width, 1));
Mat rowDst = new Mat(dst, new Rect(0, y, width, 1));
Cv2.Canny(row, rowDst, 50, 150);
// Apply sub-pixel edge detection to the output of the Canny algorithm
Cv2.FindContours(rowDst, out var contours, out _, RetrievalModes.List, ContourApproximationModes.ApproxTC89KCOS);
Cv2.DrawContours(rowDst, contours, -1, Scalar.White, 1, LineTypes.Link8);
// Release the temporary Mats created for this row
row.Dispose();
rowDst.Dispose();
});
Cv2.ImWrite("output.jpg", dst);
}
}
}
```
该代码使用`Parallel.For()`方法将图像分成行,并为每一行分配一个线程数,以便在每一行上并行应用Canny边缘检测算法。然后,它使用`FindContours()`方法和`DrawContours()`方法来在输出的二进制图像上进行亚像素级别的边缘检测。最后,它将结果保存到`output.jpg`文件中。