OpenCvSharp 是 OpenCV 的NET封裝，提供了豐富的圖像處理和計算機(jī)視覺功能。以下是一些常用函數(shù)及其詳細(xì)說明。

1. 圖像讀取與顯示

Cv2.ImRead

• 功能：讀取圖像文件并返回一個 Mat 對象。
• 用法：
• Mat image = Cv2.ImRead("path/to/image.jpg");

Cv2.ImShow

• 功能：在窗口中顯示圖像。
• 用法：
• Cv2.ImShow("Window Name", image);

Cv2.WaitKey

• 功能：等待鍵盤輸入，通常用于暫停窗口。
• 用法：
• Cv2.WaitKey(0);?// 等待任意鍵

2. 圖像處理

Cv2.CvtColor

• 功能：轉(zhuǎn)換圖像顏色空間（如 BGR 轉(zhuǎn)灰度、RGB 轉(zhuǎn) HSV 等）。
• 用法：
• Mat grayImage =?new?Mat();
• Cv2.CvtColor(image, grayImage, ColorConversion.BgrToGray);

Cv2.GaussianBlur

• 功能：對圖像應(yīng)用高斯模糊，減少噪聲。
• 用法：
• Mat blurredImage =?new?Mat();
• Cv2.GaussianBlur(image, blurredImage,?new?Size(5,?5),?0);

Cv2.Canny

• 功能：使用 Canny 算法進(jìn)行邊緣檢測。
• 用法：
• Mat edges =?new?Mat();
• Cv2.Canny(grayImage, edges,?100,?200);

3. 圖像變換

Cv2.Resize

• 功能：調(diào)整圖像大小。
• 用法：
• Mat resizedImage =?new?Mat();
• Cv2.Resize(image, resizedImage,?new?Size(200,?200));

Cv2.Rotate

• 功能：旋轉(zhuǎn)圖像。
• 用法：
• Mat rotatedImage =?new?Mat();
• Cv2.Rotate(image, rotatedImage, RotateFlags.Rotate90Clockwise);

Cv2.WarpAffine

• 功能：對圖像進(jìn)行仿射變換。
• 用法：
• Mat transformedImage =?new?Mat();
• Mat M = Cv2.GetRotationMatrix2D(new?Point2f(image.Width /?2, image.Height /?2),?45,?1);
• Cv2.WarpAffine(image, M, image.Size(), transformedImage);

4. 形態(tài)學(xué)操作

Cv2.Erode

• 功能：腐蝕操作，減少圖像中的白色區(qū)域。
• 用法：
• Mat erodedImage =?new?Mat(); Cv2.Erode(binaryImage, erodedImage,?null,?new?Point(-1,?-1),?1);

Cv2.Dilate

• 功能：膨脹操作，增加圖像中的白色區(qū)域。
• 用法：
• Mat dilatedImage =?new?Mat(); Cv2.Dilate(binaryImage, dilatedImage,?null,?new?Point(-1,?-1),?1);

5. 特征檢測與描述

Cv2.FindContours

• 功能：查找圖像中的輪廓。
• 用法：
• Cv2.FindContours(binaryImage,?out?Point[][] contours,?out?HierarchyIndex[] hierarchy, RetrievalModes.Tree, ContourApproximation.Simple);

Cv2.DrawContours

• 功能：在圖像上繪制輪廓。
• 用法：
• Cv2.DrawContours(image, contours,?-1, Scalar.Red,?2);

6. 物體檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromDarknet

• 功能：從 Darknet 配置文件和權(quán)重文件加載 YOLO 模型。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromDarknet("yolov4.cfg",?"yolov4.weights");

CvDnn.BlobFromImage

• 功能：將圖像轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)輸入格式的 blob。
• 用法：
• var?blob = CvDnn.BlobFromImage(image,?1?/?255.0,?new?Size(416,?416),?new?Scalar(0,?0,?0),?true,?false);

CvDnn.Forward

• 功能：執(zhí)行前向推理。
• 用法：
• var?output = net.Forward();

7. 其他實用函數(shù)

Cv2.PutText

• 功能：在圖像上繪制文本。
• 用法：
• Cv2.PutText(image,?"Hello, OpenCV!",?new?Point(10,?30), HersheyFonts.HersheySimplex,?1, Scalar.White,?2);

Cv2.Rectangle

• 功能：在圖像上繪制矩形。
• 用法：
• Cv2.Rectangle(image,?new?Rect(50,?50,?100,?100), Scalar.Red,?2);

Cv2.Circle

• 功能：在圖像上繪制圓形。
• 用法：
• Cv2.Circle(image,?new?Point(100,?100),?50, Scalar.Blue,?2);

8. 視頻處理

Cv2.VideoCapture

• 功能：打開視頻文件或攝像頭進(jìn)行視頻捕捉。
• 用法：
• using?(var?capture =?new?VideoCapture(0))?// 0 表示默認(rèn)攝像頭
• {
• Mat frame =?new?Mat();
• while?(true)
• {
• capture.Read(frame);
• if?(frame.Empty())?break; Cv2.ImShow("Video", frame);
• if?(Cv2.WaitKey(30) >=?0)?break;?// 每幀延遲 30ms
• }
• }

Cv2.VideoWriter

• 功能：將圖像序列寫入視頻文件。
• 用法：
• using?(var?writer =?new?VideoWriter("output.avi", FourCC.MJPG,?30,?new?Size(640,?480)))
• {?for?(int?i =?0; i <?100; i++)
• {
• Mat frame =?new?Mat(480,?640, MatType.CV_8UC3,?new?Scalar(0,?0,?255));?// 創(chuàng)建紅色幀?writer.Write(frame);
• }
• }

9. 顏色空間轉(zhuǎn)換

Cv2.Split

• 功能：將多通道圖像分離為單通道圖像。
• 用法：
• Mat[] channels = Cv2.Split(image); Mat blueChannel = channels[0];?// 藍(lán)色通道
• Mat greenChannel = channels[1];?// 綠色通道?Mat redChannel = channels[2];?// 紅色通道

Cv2.Merge

• 功能：將多個單通道圖像合并為多通道圖像。
• 用法：
• Mat mergedImage =?new?Mat();
• Cv2.Merge(channels, mergedImage);

10. 直方圖處理

Cv2.CalcHist

• 功能：計算圖像的直方圖。
• 用法：
• int[] histSize = {?256?};?// 256 個 bins?float[] ranges = {?0,?256?};?// 像素值范圍
• Mat hist =?new?Mat(); Cv2.CalcHist(new?Mat[] { grayImage },?new?int[] {?0?},?null, hist,?1, histSize,?new?Rangef[] {?new?Rangef(0,?256) });

Cv2.Normalize

• 功能：歸一化直方圖。
• 用法：
• Cv2.Normalize(hist, hist,?0,?255, NormTypes.MinMax);

11. 特征匹配

Cv2.DescribeKeypoints

• 功能：描述關(guān)鍵點特征。
• 用法：
• var?orb = ORB.Create(); KeyPoint[] keypoints; Mat descriptors =?new?Mat(); orb.DetectAndCompute(image,?null,?out?keypoints, descriptors);

Cv2.BFMatcher

• 功能：使用暴力匹配器進(jìn)行特征匹配。
• 用法：
• var?matcher =?new?BFMatcher(NormTypes.Hamming, crossCheck:?true);
• var?matches =?new?Mat();
• matcher.Match(descriptors1, descriptors2, matches);

12. 輪廓分析

Cv2.ApproxPolyDP

• 功能：對輪廓進(jìn)行多邊形逼近。
• 用法：
• Point[] approx = Cv2.ApproxPolyDP(contour,?0.02?* Cv2.ArcLength(contour,?true),?true);

Cv2.Hierarchy

• 功能：獲取輪廓的層次結(jié)構(gòu)。
• 用法：
• Cv2.FindContours(image,?out?Point[][] contours,?out?HierarchyIndex[] hierarchy, RetrievalModes.Tree, ContourApproximation.Simple);

13. 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

CvDnn.ReadNetFromTensorflow

• 功能：從 TensorFlow 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("model.pb",?"model.pbtxt");

CvDnn.ReadNetFromCaffe

• 功能：從 Caffe 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromCaffe("deploy.prototxt",?"model.caffemodel");

14. 其他實用功能

Cv2.GetRotationMatrix2D

• 功能：獲取旋轉(zhuǎn)矩陣，用于圖像旋轉(zhuǎn)。
• 用法：
• Mat M = Cv2.GetRotationMatrix2D(new?Point2f(image.Width /?2, image.Height /?2),?45,?1);

Cv2.GetPerspectiveTransform

• 功能：獲取透視變換矩陣。
• 用法：
• Point2f[] srcPoints = {?new?Point2f(0,?0),?new?Point2f(1,?0),?new?Point2f(0,?1) };
• Point2f[] dstPoints = {?new?Point2f(0,?0),?new?Point2f(1,?0),?new?Point2f(0,?1) };
• Mat perspectiveMatrix = Cv2.GetPerspectiveTransform(srcPoints, dstPoints);

15. 處理圖像的 ROI（感興趣區(qū)域）

Mat.RegionOfInterest

• 功能：提取圖像的感興趣區(qū)域。
• 用法：
• Mat roi =?new?Mat(image,?new?Rect(50,?50,?100,?100));?// 提取 (50, 50) 開始的 100x100 區(qū)域

16. 圖像濾波

Cv2.MedianBlur

• 功能：使用中值濾波去除圖像噪聲，特別適合去除椒鹽噪聲。
• 用法：
• Mat medianBlurredImage =?new?Mat(); Cv2.MedianBlur(image, medianBlurredImage,?5);?// 5 是濾波器大小

Cv2.BilateralFilter

• 功能：雙邊濾波，能夠在平滑圖像的同時保留邊緣。
• 用法：
• Mat bilateralFilteredImage =?new?Mat();
• Cv2.BilateralFilter(image, bilateralFilteredImage,?9,?75,?75);

17. 直方圖均衡化

Cv2.EqualizeHist

• 功能：對灰度圖像進(jìn)行直方圖均衡化，增強(qiáng)對比度。
• 用法：
• Mat equalizedImage =?new?Mat();
• Cv2.EqualizeHist(grayImage, equalizedImage);

18. 輪廓特征提取

Cv2.Moments

• 功能：計算輪廓的矩，用于特征提取。
• 用法：
• var?moments = Cv2.Moments(contour);
• double?area = moments.M00;?// 輪廓面積

Cv2.MinEnclosingCircle

• 功能：計算包圍輪廓的最小圓。
• 用法：
• Cv2.MinEnclosingCircle(contour,?out?Point2f center,?out?float?radius);

19. 形狀匹配

Cv2.MatchShapes

• 功能：比較兩個輪廓的形狀，返回相似度。
• 用法：
• double?similarity = Cv2.MatchShapes(contour1, contour2, ShapeMatchModes.I1,?0);

20. 透視變換

Cv2.WarpPerspective

• 功能：應(yīng)用透視變換到圖像。
• 用法：
• Mat warpedImage =?new?Mat();
• Mat perspectiveMatrix = Cv2.GetPerspectiveTransform(srcPoints, dstPoints);
• Cv2.WarpPerspective(image, warpedImage, perspectiveMatrix,?new?Size(width, height));

21. 顏色空間轉(zhuǎn)換

Cv2.CvtColor

• 功能：轉(zhuǎn)換圖像顏色空間（如 BGR 轉(zhuǎn) HSV、RGB 轉(zhuǎn) LAB 等）。
• 用法：
• Mat hsvImage =?new?Mat();
• Cv2.CvtColor(image, hsvImage, ColorConversion.BgrToHsv);

22. 目標(biāo)跟蹤

Cv2.TrackerKCF

• 功能：使用 KCF 算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。
• 用法：
• var?tracker = TrackerKCF.Create();
• tracker.Init(frame,?new?Rect(100,?100,?50,?50));?// 初始化跟蹤器
• tracker.Update(frame,?out?Rect boundingBox);?// 更新跟蹤

23. 關(guān)鍵點檢測

Cv2.GoodFeaturesToTrack

• 功能：檢測圖像中的角點。
• 用法：
• Point2f[] corners = Cv2.GoodFeaturesToTrack(grayImage, maxCorners:?100, qualityLevel:?0.01, minDistance:?10);

24. 直方圖反向投影

Cv2.CalcBackProject

• 功能：計算反向投影，用于目標(biāo)檢測。
• 用法：
• Mat backProject =?new?Mat();
• Cv2.CalcBackProject(new?Mat[] { image },?new?int[] {?0?}, hist, backProject,?new?Rangef[] {?new?Rangef(0,?256) });

25. 顏色空間分離

Cv2.SeparateChannels

• 功能：將多通道圖像分離為單通道圖像。
• 用法：
• Mat[] channels = Cv2.SeparateChannels(image);

26. 直方圖繪制

Cv2.DrawHist

• 功能：繪制直方圖。
• 用法：
• // 需要自定義繪制函數(shù)
• void?DrawHist(Mat hist)
• {
• int?histWidth =?512;
• int?histHeight =?400;
• Mat histImage =?new?Mat(histHeight, histWidth, MatType.CV_8UC3,?new?Scalar(0,?0,?0));
• int?binWidth = (int)Math.Round((double)histWidth / hist.Rows);
• for?(int?i =?1; i < hist.Rows; i++)
• {
• Cv2.Line(histImage,?new?Point(binWidth * (i -?1), histHeight - (int)hist.At<float>(i -?1)),?new?Point(binWidth * i, histHeight - (int)hist.At<float>(i)),?new?Scalar(255,?0,?0),?2);
• }
• Cv2.ImShow("Histogram", histImage);
• }

27. 顏色直方圖比較

Cv2.CompareHist

• 功能：比較兩個直方圖。
• 用法：
• double?correlation = Cv2.CompareHist(hist1, hist2, HistCompMethods.Correl);

28. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromONNX

• 功能：從 ONNX 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromONNX("model.onnx");

29. 輪廓填充

Cv2.FillPoly

• 功能：填充多邊形區(qū)域。
• 用法：
• Cv2.FillPoly(image,?new?Point[][] { contour },?new?Scalar(255,?0,?0));

30. 直方圖均衡化

Cv2.EqualizeHist

• 功能：對灰度圖像進(jìn)行直方圖均衡化，增強(qiáng)對比度。
• 用法：
• Mat equalizedImage =?new?Mat();
• Cv2.EqualizeHist(grayImage, equalizedImage);

31. 顏色空間轉(zhuǎn)換

Cv2.BGRToGray

• 功能：將 BGR 圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。
• 用法：
• Mat grayImage =?new?Mat();
• Cv2.BGRToGray(image, grayImage);

Cv2.HsvToBgr

• 功能：將 HSV 圖像轉(zhuǎn)換為 BGR 圖像。
• 用法：
• Mat bgrImage =?new?Mat();
• Cv2.HsvToBgr(hsvImage, bgrImage);

32. 直方圖均衡化

Cv2.CLAHE

• 功能：對比度限制自適應(yīng)直方圖均衡化，增強(qiáng)圖像對比度。
• 用法：
• var?clahe = Cv2.CreateCLAHE(clipLimit:?2.0, tileGridSize:?new?Size(8,?8));
• Mat claheImage =?new?Mat();
• clahe.Apply(grayImage, claheImage);

33. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.NMSBoxes

• 功能：非極大值抑制，用于去除重疊的邊界框。
• 用法：
• var?indices =?new?List<int>();
• CvDnn.NMSBoxes(boxes, confidences, scoreThreshold:?0.5f, nmsThreshold:?0.4f, indices);

34. 形態(tài)學(xué)操作

Cv2.MorphologyEx

• 功能：執(zhí)行形態(tài)學(xué)操作，如開運(yùn)算、閉運(yùn)算等。
• 用法：
• Mat morphedImage =?new?Mat();
• Cv2.MorphologyEx(binaryImage, morphedImage, MorphTypes.Open,?null);

35. 目標(biāo)跟蹤

Cv2.TrackerCSRT

• 功能：使用 CSRT 算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。
• 用法：
• var?tracker = TrackerCSRT.Create();
• tracker.Init(frame,?new?Rect(100,?100,?50,?50));?// 初始化跟蹤器
• tracker.Update(frame,?out?Rect boundingBox);?// 更新跟蹤

36. 關(guān)鍵點描述

Cv2.SIFT

• 功能：使用 SIFT 算法檢測和描述關(guān)鍵點。
• 用法：
• var?sift = SIFT.Create(); KeyPoint[] keypoints; Mat descriptors =?new?Mat();
• sift.DetectAndCompute(image,?null,?out?keypoints, descriptors);

37. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromTorch

• 功能：從 Torch 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromTorch("model.t7");

38. 輪廓繪制

Cv2.DrawContours

• 功能：在圖像上繪制輪廓。
• 用法：
• Cv2.DrawContours(image, contours,?-1, Scalar.Red,?2);

39. 直方圖計算

Cv2.CalcBackProject

• 功能：計算反向投影，用于目標(biāo)檢測。
• 用法：
• Mat backProject =?new?Mat();
• Cv2.CalcBackProject(new?Mat[] { image },?new?int[] {?0?}, hist, backProject,?new?Rangef[] {?new?Rangef(0,?256) });

40. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromTensorflow

• 功能：從 TensorFlow 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("model.pb",?"model.pbtxt");

41. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromCaffe

• 功能：從 Caffe 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromCaffe("deploy.prototxt",?"model.caffemodel");

42. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromONNX

• 功能：從 ONNX 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromONNX("model.onnx");

43. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromDarknet

• 功能：從 Darknet 配置文件和權(quán)重文件加載 YOLO 模型。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromDarknet("yolov4.cfg",?"yolov4.weights");

44. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.BlobFromImage

• 功能：將圖像轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)輸入格式的 blob。
• 用法：
• var?blob = CvDnn.BlobFromImage(image,?1?/?255.0,?new?Size(416,?416),?new?Scalar(0,?0,?0),?true,?false);

45. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.Forward

• 功能：執(zhí)行前向推理。
• 用法：
• var?output = net.Forward();

46. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.NMSBoxes

• 功能：非極大值抑制，用于去除重疊的邊界框。
• 用法：
• var?indices =?new?List<int>();
• CvDnn.NMSBoxes(boxes, confidences, scoreThreshold:?0.5f, nmsThreshold:?0.4f, indices);

47. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromTorch

• 功能：從 Torch 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromTorch("model.t7");

48. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromTensorflow

• 功能：從 TensorFlow 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("model.pb",?"model.pbtxt");

49. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromCaffe

• 功能：從 Caffe 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromCaffe("deploy.prototxt",?"model.caffemodel");

50. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromONNX

• 功能：從 ONNX 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromONNX("model.onnx");

51. 顏色空間轉(zhuǎn)換

Cv2.RGBToGray

• 功能：將 RGB 圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。
• 用法：
• Mat grayImage =?new?Mat();
• Cv2.CvtColor(image, grayImage, ColorConversion.RgbToGray);

Cv2.BGRToHSV

• 功能：將 BGR 圖像轉(zhuǎn)換為 HSV 圖像。
• 用法：
• Mat hsvImage =?new?Mat();
• Cv2.CvtColor(image, hsvImage, ColorConversion.BgrToHsv);

52. 直方圖計算與比較

Cv2.CalcHist

• 功能：計算圖像的直方圖。
• 用法：
• int[] histSize = {?256?};?// 256 個
• bins?float[] ranges = {?0,?256?};?// 像素值范圍
• Mat hist =?new?Mat();
• Cv2.CalcHist(new?Mat[] { grayImage },?new?int[] {?0?},?null, hist,?1, histSize,?new?Rangef[] {?new?Rangef(0,?256) });

Cv2.CompareHist

• 功能：比較兩個直方圖。
• 用法：
• double?correlation = Cv2.CompareHist(hist1, hist2, HistCompMethods.Correl);

53. 形態(tài)學(xué)操作

Cv2.Erode

• 功能：腐蝕操作，減少圖像中的白色區(qū)域。
• 用法：
• Mat erodedImage =?new?Mat();
• Cv2.Erode(binaryImage, erodedImage,?null,?new?Point(-1,?-1),?1);

Cv2.Dilate

• 功能：膨脹操作，增加圖像中的白色區(qū)域。
• 用法：
• Mat dilatedImage =?new?Mat();
• Cv2.Dilate(binaryImage, dilatedImage,?null,?new?Point(-1,?-1),?1);

54. 輪廓分析

Cv2.FindContours

• 功能：查找圖像中的輪廓。
• 用法：
• Cv2.FindContours(binaryImage,?out?Point[][] contours,?out?HierarchyIndex[] hierarchy, RetrievalModes.Tree, ContourApproximation.Simple);

55. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromDarknet

• 功能：從 Darknet 配置文件和權(quán)重文件加載 YOLO 模型。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromDarknet("yolov4.cfg",?"yolov4.weights");

56. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromTensorflow

• 功能：從 TensorFlow 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("model.pb",?"model.pbtxt");

57. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromCaffe

• 功能：從 Caffe 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromCaffe("deploy.prototxt",?"model.caffemodel");

58. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromONNX

• 功能：從 ONNX 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromONNX("model.onnx");

59. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.NMSBoxes

• 功能：非極大值抑制，用于去除重疊的邊界框。
• 用法：
• var?indices =?new?List<int>();
• CvDnn.NMSBoxes(boxes, confidences, scoreThreshold:?0.5f, nmsThreshold:?0.4f, indices);

60. 目標(biāo)跟蹤

Cv2.TrackerKCF

• 功能：使用 KCF 算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。
• 用法：
• var?tracker = TrackerKCF.Create();
• tracker.Init(frame,?new?Rect(100,?100,?50,?50));?// 初始化跟蹤器
• tracker.Update(frame,?out?Rect boundingBox);?// 更新跟蹤

61. 目標(biāo)跟蹤

Cv2.TrackerCSRT

• 功能：使用 CSRT 算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。
• 用法：
• var?tracker = TrackerCSRT.Create();
• tracker.Init(frame,?new?Rect(100,?100,?50,?50));?// 初始化跟蹤器
• tracker.Update(frame,?out?Rect boundingBox);?// 更新跟蹤

62. 關(guān)鍵點檢測與描述

Cv2.SIFT

• 功能：使用 SIFT 算法檢測和描述關(guān)鍵點。
• 用法：
• var?sift = SIFT.Create(); KeyPoint[] keypoints;
• Mat descriptors =?new?Mat();
• sift.DetectAndCompute(image,?null,?out?keypoints, descriptors);

Cv2.ORB

• 功能：使用 ORB 算法檢測和描述關(guān)鍵點。
• 用法：
• var?orb = ORB.Create(); KeyPoint[] keypoints;
• Mat descriptors =?new?Mat();
• orb.DetectAndCompute(image,?null,?out?keypoints, descriptors);

63. 直方圖均衡化

Cv2.EqualizeHist

• 功能：對灰度圖像進(jìn)行直方圖均衡化，增強(qiáng)對比度。
• 用法：
• Mat equalizedImage =?new?Mat();
• Cv2.EqualizeHist(grayImage, equalizedImage);

64. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromTorch

• 功能：從 Torch 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromTorch("model.t7");

65. 輪廓繪制

Cv2.DrawContours

• 功能：在圖像上繪制輪廓。
• 用法：
• Cv2.DrawContours(image, contours,?-1, Scalar.Red,?2);

66. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromTensorflow

• 功能：從 TensorFlow 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("model.pb",?"model.pbtxt");

67. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromCaffe

• 功能：從 Caffe 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromCaffe("deploy.prototxt",?"model.caffemodel");

68. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromONNX

• 功能：從 ONNX 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromONNX("model.onnx");

69. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.NMSBoxes

• 功能：非極大值抑制，用于去除重疊的邊界框。
• 用法：
• var?indices =?new?List<int>();
• CvDnn.NMSBoxes(boxes, confidences, scoreThreshold:?0.5f, nmsThreshold:?0.4f, indices);

70. 目標(biāo)跟蹤

Cv2.TrackerKCF

• 功能：使用 KCF 算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。
• 用法：
• var?tracker = TrackerKCF.Create();
• tracker.Init(frame,?new?Rect(100,?100,?50,?50));?// 初始化跟蹤器
• tracker.Update(frame,?out?Rect boundingBox);?// 更新跟蹤

71. 目標(biāo)跟蹤

Cv2.TrackerCSRT

• 功能：使用 CSRT 算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。
• 用法：
• var?tracker = TrackerCSRT.Create();
• tracker.Init(frame,?new?Rect(100,?100,?50,?50));?// 初始化跟蹤器
• tracker.Update(frame,?out?Rect boundingBox);?// 更新跟蹤

72. 關(guān)鍵點檢測與描述

Cv2.SIFT

• 功能：使用 SIFT 算法檢測和描述關(guān)鍵點。
• 用法：
• var?sift = SIFT.Create(); KeyPoint[] keypoints;
• Mat descriptors =?new?Mat();
• sift.DetectAndCompute(image,?null,?out?keypoints, descriptors);

Cv2.ORB

• 功能：使用 ORB 算法檢測和描述關(guān)鍵點。
• 用法：
• var?orb = ORB.Create(); KeyPoint[] keypoints;
• Mat descriptors =?new?Mat();
• orb.DetectAndCompute(image,?null,?out?keypoints, descriptors);

73. 直方圖均衡化

Cv2.EqualizeHist

• 功能：對灰度圖像進(jìn)行直方圖均衡化，增強(qiáng)對比度。
• 用法：
• Mat equalizedImage =?new?Mat();
• Cv2.EqualizeHist(grayImage, equalizedImage);

74. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromTorch

• 功能：從 Torch 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromTorch("model.t7");

75. 輪廓繪制

Cv2.DrawContours

• 功能：在圖像上繪制輪廓。
• 用法：
• Cv2.DrawContours(image, contours,?-1, Scalar.Red,?2);

76. 圖像金字塔

Cv2.PyrDown

• 功能：將圖像縮小為原始圖像的一半，使用高斯模糊。
• 用法：
• Mat downsampledImage =?new?Mat();
• Cv2.PyrDown(image, downsampledImage);

Cv2.PyrUp

• 功能：將圖像放大為原始圖像的兩倍，使用高斯模糊。
• 用法：
• Mat upsampledImage =?new?Mat();
• Cv2.PyrUp(image, upsampledImage);

77. 透視變換

Cv2.GetAffineTransform

• 功能：獲取仿射變換矩陣。
• 用法：
• Point2f[] srcPoints = {?new?Point2f(0,?0),?new?Point2f(1,?0),?new?Point2f(0,?1) };
• Point2f[] dstPoints = {?new?Point2f(0,?0),?new?Point2f(1,?0),?new?Point2f(0,?1) };
• Mat affineMatrix = Cv2.GetAffineTransform(srcPoints, dstPoints);

78. 直方圖反向投影

Cv2.CalcBackProject

• 功能：計算反向投影，用于目標(biāo)檢測。
• 用法：
• Mat backProject =?new?Mat();
• Cv2.CalcBackProject(new?Mat[] { image },?new?int[] {?0?}, hist, backProject,?new?Rangef[] {?new?Rangef(0,?256) });

79. 輪廓特征提取

Cv2.Moments

• 功能：計算輪廓的矩，用于特征提取。
• 用法：
• var?moments = Cv2.Moments(contour);
• double?area = moments.M00;?// 輪廓面積

80. 輪廓逼近

Cv2.ApproxPolyDP

• 功能：對輪廓進(jìn)行多邊形逼近。
• 用法：
• Point[] approx = Cv2.ApproxPolyDP(contour,?0.02?* Cv2.ArcLength(contour,?true),?true);

81. 形態(tài)學(xué)操作

Cv2.MorphologyEx

• 功能：執(zhí)行形態(tài)學(xué)操作，如開運(yùn)算、閉運(yùn)算等。
• 用法：
• Mat morphedImage =?new?Mat();
• Cv2.MorphologyEx(binaryImage, morphedImage, MorphTypes.Open,?null);

82. 顏色空間轉(zhuǎn)換

Cv2.CvtColor

• 功能：轉(zhuǎn)換圖像顏色空間（如 BGR 轉(zhuǎn) HSV、RGB 轉(zhuǎn) LAB 等）。
• 用法：
• Mat hsvImage =?new?Mat();
• Cv2.CvtColor(image, hsvImage, ColorConversion.BgrToHsv);

83. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromDarknet

• 功能：從 Darknet 配置文件和權(quán)重文件加載 YOLO 模型。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromDarknet("yolov4.cfg",?"yolov4.weights");

84. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromTensorflow

• 功能：從 TensorFlow 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("model.pb",?"model.pbtxt");

85. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromCaffe

• 功能：從 Caffe 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• csharp
• var?net = CvDnn.ReadNetFromCaffe("deploy.prototxt",?"model.caffemodel");

86. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromONNX

• 功能：從 ONNX 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromONNX("model.onnx");

87. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.NMSBoxes

• 功能：非極大值抑制，用于去除重疊的邊界框。
• 用法：
• var?indices =?new?List<int>();
• CvDnn.NMSBoxes(boxes, confidences, scoreThreshold:?0.5f, nmsThreshold:?0.4f, indices);

88. 目標(biāo)跟蹤

Cv2.TrackerKCF

• 功能：使用 KCF 算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。
• 用法：
• var?tracker = TrackerKCF.Create();
• tracker.Init(frame,?new?Rect(100,?100,?50,?50));?// 初始化跟蹤器
• tracker.Update(frame,?out?Rect boundingBox);?// 更新跟蹤

89. 目標(biāo)跟蹤

Cv2.TrackerCSRT

• 功能：使用 CSRT 算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。
• 用法：
• var?tracker = TrackerCSRT.Create();
• tracker.Init(frame,?new?Rect(100,?100,?50,?50));?// 初始化跟蹤器
• tracker.Update(frame,?out?Rect boundingBox);?// 更新跟蹤

90. 關(guān)鍵點檢測與描述

Cv2.SIFT

• 功能：使用 SIFT 算法檢測和描述關(guān)鍵點。
• 用法：
• var?sift = SIFT.Create(); KeyPoint[] keypoints;
• Mat descriptors =?new?Mat();
• sift.DetectAndCompute(image,?null,?out?keypoints, descriptors);

Cv2.ORB

• 功能：使用 ORB 算法檢測和描述關(guān)鍵點。
• 用法：
• var?orb = ORB.Create(); KeyPoint[] keypoints;
• Mat descriptors =?new?Mat();
• orb.DetectAndCompute(image,?null,?out?keypoints, descriptors);

91. 直方圖均衡化

Cv2.EqualizeHist

• 功能：對灰度圖像進(jìn)行直方圖均衡化，增強(qiáng)對比度。
• 用法：
• Mat equalizedImage =?new?Mat();
• Cv2.EqualizeHist(grayImage, equalizedImage);

92. 輪廓繪制

Cv2.DrawContours

• 功能：在圖像上繪制輪廓。
• 用法：
• Cv2.DrawContours(image, contours,?-1, Scalar.Red,?2);

93. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromTorch

• 功能：從 Torch 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromTorch("model.t7");

94. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromTensorflow

• 功能：從 TensorFlow 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("model.pb",?"model.pbtxt");

95. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromCaffe

• 功能：從 Caffe 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromCaffe("deploy.prototxt",?"model.caffemodel");

96. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.ReadNetFromONNX

• 功能：從 ONNX 模型文件加載網(wǎng)絡(luò)。
• 用法：
• var?net = CvDnn.ReadNetFromONNX("model.onnx");

97. 目標(biāo)檢測與識別

CvDnn.NMSBoxes

• 功能：非極大值抑制，用于去除重疊的邊界框。
• 用法：
• var?indices =?new?List<int>();
• CvDnn.NMSBoxes(boxes, confidences, scoreThreshold:?0.5f, nmsThreshold:?0.4f, indices);

98. 目標(biāo)跟蹤

Cv2.TrackerKCF

• 功能：使用 KCF 算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。
• 用法：
• var?tracker = TrackerKCF.Create();
• tracker.Init(frame,?new?Rect(100,?100,?50,?50));?// 初始化跟蹤器
• tracker.Update(frame,?out?Rect boundingBox);?// 更新跟蹤

99. 目標(biāo)跟蹤

Cv2.TrackerCSRT

• 功能：使用 CSRT 算法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。
• 用法：
• var?tracker = TrackerCSRT.Create();
• tracker.Init(frame,?new?Rect(100,?100,?50,?50));?// 初始化跟蹤器
• tracker.Update(frame,?out?Rect boundingBox);?// 更新跟蹤

100. 關(guān)鍵點檢測與描述

Cv2.SIFT

• 功能：使用 SIFT 算法檢測和描述關(guān)鍵點。
• 用法：
• var?sift = SIFT.Create(); KeyPoint[] keypoints;
• Mat descriptors =?new?Mat();
• sift.DetectAndCompute(image,?null,?out?keypoints, descriptors);