C# opencvsharp 流程化-脚本化-（1）颜色空间和ROI

前奏就是我太懒了

来个前奏，我T——M——D有点太懒了 去年9月开的专栏 今年9月都还没写 damn！不过还是在当一个合格的打工人，吃着猪食当着牛马。

我准备用我正在做的项目 简单写一写opencv 图像部分，最后会完成并给出一个完整的项目代码！给自己记录，也帮帮小白，希望不会误导小白。大佬直接掉头上秋名山，或者指点一二。

图像是什么？

图像就是一个对象。对象是什么？反正我没有

opencvsharp里图像的对象就是Mat，Mat的公开属性和方法去看官网hh

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定义流程接口

这个接口你看着办，不想要就不要，反正不要钱。后期不再重复赘述

 public class ProcessingResult
 {
     public Mat Image { get; set; }
     public Size ImageSize { get; set; }
     public Point[][] Contours { get; set; }
     public ProcessingResult()
     {
         Contours = new Point[0][];
         Image = new Mat();
     }
     public ProcessingResult(Mat mat)
     {
         Contours = new Point[0][];
         Image = mat;
     }
     public ProcessingResult(Point[][] contours,Size size)
     {
         Contours = contours;
         Image = new Mat();
         ImageSize = size;
     }
     public ProcessingResult(Point[][] contours, Mat mat)
     {
         Contours = contours;
         Image = mat;
     }
 }
 public enum ImageProcessingStepType
 {
     Image, Contours,
     Preprocessing
 }
 public interface IImageProcessingStep
 {
     ImageProcessingStepType StepType { get; }
     string Name { get; }
     ProcessingResult ProcessImage(Mat src, Dictionary<string, object> parameters);
 }

颜色空间

颜色空间的组合有非常多种。此示例只是罗列几种常用的。

public class ColorSpaceStep : IImageProcessingStep
{
    public ImageProcessingStepType StepType => ImageProcessingStepType.Image;
    public static IList<string> sColorModes = new[] { "Gray", "BGR", "HSV", "HLS" };
    public string Name => "颜色空间";
    public ProcessingResult ProcessImage(Mat src, Dictionary<string, object> parameters)
    {
        var modeobj = parameters.GetValueOrDefault("Mode", 0).ToString();
        var channelobj = parameters.GetValueOrDefault("Channel", -1).ToString();
        var isIntobj = parameters.GetValueOrDefault("IsInv", false).ToString();
        if (bool.TryParse(isIntobj, out bool IsInv)&& IsInv)
        {
            Mat dst = new Mat();
            Cv2.BitwiseNot(src, dst);
            return new(dst);
        }
        else if (int.TryParse(modeobj, out int colorModeInd) && int.TryParse(channelobj, out int channel))
        {
            if (!src.Channels().Equals(1))
            {
                Mat dst = new Mat();
                dst = colorModeInd switch
                {
                    0 => src.CvtColor(ColorConversionCodes.BGR2GRAY),
                    1 => channel.Equals(0) ? src : src.Split()[channel - 1],
                    2 => channel.Equals(0) ? src : src.CvtColor(ColorConversionCodes.BGR2HSV).Split()[channel - 1],
                    3 => channel.Equals(0) ? src : src.CvtColor(ColorConversionCodes.BGR2HLS).Split()[channel - 1],
                    _ => src.Clone()
                };
                return new(dst);
            }
        }
        return new(src);
    }
}

但是说实话，我也用到很少这类的通道提取的方法，更多的是src.CvtColor(ColorConversionCodes.BGR2GRAY)

这个方法的使用。ColorConversionCodes里面有非常多的转换。你需要找到你对应需要的转换类型。我列举几个常用的转换

//BGR和Gray的互相转换
src.CvtColor(ColorConversionCodes.BGR2GRAY)
src.CvtColor(ColorConversionCodes.GRAY2BGR)

//RGB和Gray的互相转换
src.CvtColor(ColorConversionCodes.RGB2GRAY)
src.CvtColor(ColorConversionCodes.GRAY2RGB)

//BGR和HSV的互相转换
src.CvtColor(ColorConversionCodes.BGR2HSV)
src.CvtColor(ColorConversionCodes.HSV2BGR)

//BGR和HLS的互相转换
src.CvtColor(ColorConversionCodes.BGR2HLS)
src.CvtColor(ColorConversionCodes.HLS2BGR)

这段代码中有值得几处注意的地方，就是默认我们的图像传入是BGR的 通道顺序。

效果图

等等等等，自己去组合看看把