原文:Emgu-WPF学习使用-中值模糊

实现效果:

实现途径:

前提:Image File-> System.Drawing.Bitmap->Image<Bgr, byte>

string sFile = GlobalVar.DATAS_PATH + "Samples/Test1.png";
BitmapImage oOriginBitSrc = new BitmapImage(new Uri(sFile));
System.Drawing.Image oImgOrigin = System.Drawing.Image.FromFile(sFile);
System.Drawing.Bitmap oBitmap = new System.Drawing.Bitmap(oImgOrigin);
Image<Bgr, byte> imgSrc = new Image<Bgr, byte>(oBitmap);
oBitmap.Dispose();

第一行效果:原图->中值模糊->高斯模糊->灰度化->Otsu二值化。

 //中值模糊
Image<Bgr, byte> imgMedian = imgSrc.SmoothMedian(5); //使用5*5的卷积核
// 高斯模糊
Image<Bgr, byte> imgGaussian = imgMedian.SmoothGaussian(5);
// 灰度化
Image<Gray, byte> imgGray = new Image<Gray, byte>(imgGaussian.Size);
CvInvoke.CvtColor(imgGaussian, imgGray, ColorConversion.Bgr2Gray);
// Otsu二值化
Image<Gray, byte> imgThresholdOtsu = new Image<Gray, byte>(imgGray.Size);
CvInvoke.Threshold(imgGray, imgThresholdOtsu, 0, 255, ThresholdType.Otsu);

第二行效果:原图->灰度化 ->Otsu二值化 ->中值模糊

// 从原图直接灰度化
Image<Gray, byte> imgOriginGray = new Image<Gray, byte>(imgSrc.Size);
CvInvoke.CvtColor(imgSrc, imgOriginGray, ColorConversion.Bgr2Gray);
// Otsu二值化
Image<Gray, byte> imgOriginGrayThresholdOtsu = new Image<Gray, byte>(imgOriginGray.Size);
CvInvoke.Threshold(imgOriginGray, imgOriginGrayThresholdOtsu, 0, 255, ThresholdType.Otsu);
// 中值模糊
Image<Gray, byte> imgMedian = imgOriginGrayThresholdOtsu.SmoothMedian(5);
AppUtils.ShowGrayImage(this.ImgFun2Result3Zm, imgMedian);

第三行效果:原图 ->灰度化 ->高斯模糊->Otsu二值化

 // 从原图直接灰度化
Image<Gray, byte> imgOriginGray = new Image<Gray, byte>(imgSrc.Size);
CvInvoke.CvtColor(imgSrc, imgOriginGray, ColorConversion.Bgr2Gray);
// 高斯模糊
Image<Gray, byte> imgGaussian = imgOriginGray.SmoothGaussian(5);
// Otsu二值化
Image<Gray, byte> imgOriginGrayThresholdOtsu = new Image<Gray, byte>(imgGaussian.Size);
CvInvoke.Threshold(imgGaussian, imgOriginGrayThresholdOtsu, 0, 255, ThresholdType.Otsu);

其他:转为BitmapSource在WPF的Image中呈现。

        [DllImport("gdi32")]
private static extern int DeleteObject(IntPtr o); /// <summary>
/// Convert an IImage to a WPF BitmapSource. The result can be used in the Set Property of Image.Source
/// </summary>
/// <param name="image">The Emgu CV Image</param>
/// <returns>The equivalent BitmapSource</returns>
public static BitmapSource ToBitmapSource(IImage image)
{
using (System.Drawing.Bitmap source = image.Bitmap)
{
IntPtr ptr = source.GetHbitmap(); //obtain the Hbitmap BitmapSource bs = System.Windows.Interop.Imaging.CreateBitmapSourceFromHBitmap(
ptr,
IntPtr.Zero,
Int32Rect.Empty,
System.Windows.Media.Imaging.BitmapSizeOptions.FromEmptyOptions()); DeleteObject(ptr); //release the HBitmap
return bs;
}
}

为了方便查看逐步效果,我提取了以下方法。

 public static void ShowImage(System.Windows.Controls.Image oImage, UMat src)
{
oImage.Dispatcher.Invoke(() => {
oImage.Source = BitmapSourceConvert.ToBitmapSource(src);
});
}
public static void ShowBgrImage(System.Windows.Controls.Image oImage, Image<Bgr, byte> src)
{
oImage.Dispatcher.Invoke(() => {
oImage.Source = BitmapSourceConvert.ToBitmapSource(src);
});
}
public static void ShowGrayImage(System.Windows.Controls.Image oImage, Image<Gray, byte> src)
{
oImage.Dispatcher.Invoke(() => {
oImage.Source = BitmapSourceConvert.ToBitmapSource(src);
});
}

我参考了链接:点击打开链接 https://www.cnblogs.com/CoverCat/p/5055644.html

                       点击打开链接  http://www.cnblogs.com/CoverCat/p/5043833.html 

Emgu-WPF学习使用-中值模糊的更多相关文章

  1. 最快的3x3中值模糊

    10.1国庆后,知名博主:laviewpbt  http://www.cnblogs.com/Imageshop/ 发起了一个优化3x3中值模糊的小活动. 俺也参加其中,今天博主laviewpbt   ...

  2. 【算法随记三】小半径中值模糊的急速实现(16MB图7.5ms实现) + Photoshop中蒙尘和划痕算法解读。

    在本人的博客里,分享了有关中值模糊的O(1)算法,详见:任意半径中值滤波(扩展至百分比滤波器)O(1)时间复杂度算法的原理.实现及效果 ,这里的算法的执行时间和参数是无关的.整体来说,虽然速度也很快, ...

  3. OpenCV计算机视觉学习(4)——图像平滑处理(均值滤波,高斯滤波,中值滤波,双边滤波)

    如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice &q ...

  4. OpenCV笔记(1)(图片读取与现实、色彩空间、基础运算、均值方差、逻辑运算、泛洪填充、均值中值及自定义平滑)

    一.图片读取和显示 import cv2 as cv # 图片读取cv.imread(img_path) car_img = cv.imread("car1.png") # 图片显 ...

  5. opencv-11-中值滤波及自适应中值滤波

    开始之前 在上一篇我们实现了读取噪声图像, 然后 进行三种形式的均值滤波得到结果, 由于我们自己写的均值滤波未作边缘处理, 所以效果有一定的下降, 但是总体来说, 我们得到的结果能够说明我们的算法执行 ...

  6. 学习 opencv---(8)非线性滤波:中值滤波,双边滤波

    正如我们上一篇文章中讲到的,线性滤波可以实现很多种不同的图像变换.然而非线性滤波,如中值滤波器和双边滤波器,有时可以达到更好的实现效果. 邻域算子的其他一些例子还有对 二值图像进行操作的形态学算子,用 ...

  7. Atitit   图像处理 平滑 也称 模糊, 归一化块滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波)

    Atitit   图像处理 平滑 也称 模糊, 归一化块滤波.高斯滤波.中值滤波.双边滤波) 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法 用途 去噪 去雾 各种线性滤波器对图像进行平滑处理,相关OpenC ...

  8. [学习opencv]高斯、中值、均值、双边滤波

    http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/04/20/3031862.html [学习opencv]高斯.中值.均值.双边滤波 四种经典滤波算法,在ope ...

  9. opencv3 图片模糊操作-均值滤波 高斯滤波 中值滤波 双边滤波

    #include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; ...

随机推荐

  1. 【54.08%】【BZOJ 1941】Hide and Seek

    Time Limit: 16 Sec  Memory Limit: 162 MB Submit: 919  Solved: 497 [Submit][Status][Discuss] Descript ...

  2. USB 3.0规范中译本 第4章 超高速数据流模型

    本文为CoryXie原创译文,转载及有任何问题请联系cory.xie#gmail.com. 本章展示数据和信息如何在超高速上通过的一种高层次的描述.请阅读协议层一章关于低层次协议的细节.本章提供设备架 ...

  3. AE创建拓扑

    转自原文 AE创建拓扑 /// <summary> /// 创建拓朴 /// </summary> /// <param name="featureWorksp ...

  4. RGCDQ(线段树+数论)

    题意:求n和m之间的全部数的素因子个数的最大gcd值. 分析:这题好恶心.看着就是一颗线段树.但本题有一定的规律,我也是后来才发现,我还没推出这个规律.就不说了,就用纯线段树解答吧. 由于个点数都小于 ...

  5. [tmux] Automate your workflow using tmux scripts

    Do you have a standard workflow that involves setting up a specific tmux layout, or running certain ...

  6. iOS writeTofile 和对象的序列化

    前言:做了一个图片浏览的小demo,支持随意添加.删除图片,图片放大.缩小,带矩形框的截图.随后几篇博客都会详细讲解在此过程中遇到的各种问题.这篇主要讲,在做添加.删除这个功能时,遇到的存文件的问题. ...

  7. NavMesh动态碰撞

    今天遇到一个问题,就是怎样处理一些动态的障碍物. NavMesh是能够躲避静态的障碍物.NavMeshObstacle的作用就是动态添加障碍. 可是有个问题,NavMeshObstacle是圆,连椭圆 ...

  8. MySQL 监控-innotop

    innotop 编写者Balon Schwartz,<高性能MySQL>的作者之一. innotop的作用为实时地展示服务器正在发生的事情,监控innodb,监控多个MySQL实例,是一款 ...

  9. js字符串转换为数字的三种方法。(转换函数)(强制类型转换)(利用js变量弱类型转换)

    js字符串转换为数字的三种方法.(转换函数)(强制类型转换)(利用js变量弱类型转换) 一.总结 js字符串转换为数字的三种方法(parseInt("1234blue"))(Num ...

  10. 【Dijkstra+邻接表求次短路】POJ Sightseeing 3463

    Language: Default Sightseeing Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 7766   Ac ...