使用C#+OpenCV对比两张图像差异的位置并标记

时间: 2023-09-17 21:10:05 浏览: 232
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: ```csharp using OpenCvSharp; using OpenCvSharp.Extensions; ``` 2. 加载两个输入图像: ```csharp 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: ```csharp 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: ```csharp Mat diff = new Mat(); Cv2.Absdiff(gray1, gray2, diff); ``` 5. 对差异图像进行二值化处理: ```csharp Mat threshold = new Mat(); Cv2.Threshold(diff, threshold, 30, 255, ThresholdTypes.Binary); ``` 6. 查找差异区域的轮廓: ```csharp 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: ```csharp 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: ```csharp Cv2.ImShow("Marked Image", image1); Cv2.WaitKey(0); ``` 9. 释放图像资源: ```csharp 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。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

opencv实现多张图像拼接

主要为大家详细介绍了opencv实现多张图像拼接功能,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

python+opencv 读取文件夹下的所有图像并批量保存ROI的方法

今天小编就为大家分享一篇python+opencv 读取文件夹下的所有图像并批量保存ROI的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

python3+opencv3识别图片中的物体并截取的方法

Note: 使用Python和OpenCV检测图像中的物体并将物体裁剪下来 """ import cv2 import numpy as np # step1:加载图片,转成灰度图 image = cv2.imread("353.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # ...
recommend-type

Android 中使用 dlib+opencv 实现动态人脸检测功能

完成 Android 相机预览功能以后,在此基础上我使用 dlib 与 opencv 库做了一个关于人脸检测的 demo。接下来通过本文给大家介绍Android 中使用 dlib+opencv 实现动态人脸检测功能 ,需要的朋友可以参考下
recommend-type

使用Python和OpenCV检测图像中的物体并将物体裁剪下来

主要介绍了使用Python和OpenCV检测图像中的物体并将物体裁剪下来,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】增量式PID的simulink仿真实现

# 2.1 Simulink仿真环境简介 Simulink是MATLAB中用于建模、仿真和分析动态系统的图形化环境。它提供了一个直观的用户界面,允许用户使用块和连接线来创建系统模型。Simulink模型由以下元素组成: - **子系统:**将复杂系统分解成更小的、可管理的模块。 - **块:**代表系统中的组件,如传感器、执行器和控制器。 - **连接线:**表示信号在块之间的流动。 Simulink仿真环境提供了广泛的块库,涵盖了各种工程学科,包括控制系统、电子和机械工程。它还支持用户自定义块的创建,以满足特定仿真需求。 # 2. Simulink仿真环境的搭建和建模 ### 2.
recommend-type

训练集和测试集的准确率都99%,但是预测效果不好

即使训练集和测试集的准确率都很高,但是在实际的预测中表现不佳,可能会有以下几个原因: 1. 数据质量问题:模型训练和测试的数据可能存在问题,比如数据标签错误、数据集采样不均衡、数据集中存在异常值等问题,这些问题可能会导致模型在实际预测中表现不佳。 2. 特征工程问题:模型的特征工程可能存在问题,导致模型无法很好地捕捉数据的特征,从而影响预测效果。 3. 模型选择问题:模型的选择可能不合适,比如选择的模型太简单,无法很好地拟合数据,或者选择的模型太复杂,导致过拟合等问题。 4. 超参数调整问题:模型的超参数可能没有调整到最佳状态,需要进行调整。 针对以上可能的原因,可以采取相应的措施进
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。