C# 使用 OpenCvSharp 进行直线检测

OpenCvSharp 是 OpenCV 库的 .NET 封装，使开发者能够在 C# 中使用 OpenCV 的强大功能。其中，直线检测是一个常见的计算机视觉任务，可以用于车道检测、几何分析等多种应用。本文将详细介绍如何使用 OpenCvSharp 在图像中进行直线检测，并提供多个示例代码。

安装 OpenCvSharp

在开始之前，你需要确保在项目中安装 OpenCvSharp 库。你可以通过 NuGet 包管理器安装：

PowerShell
Install-Package OpenCvSharp4
Install-Package OpenCvSharp4.runtime.win

基本概念

在进行直线检测时，最常用的算法是 Hough 变换（Hough Transform）。OpenCvSharp 提供了两种 Hough 变换方法：

HoughLines: 检测参数化空间中的直线。
HoughLinesP: 检测端点的概率直线（常称为面向短线的 Hough 变换）。

使用 HoughLines 检测直线

HoughLines 方法用于从二值图像中检测直线。通常需要先对图像进行边缘检测，如使用 Canny 边缘检测。

示例代码

C#
static void Main(string[] args)
{
    // 读取图像
    Mat src = Cv2.ImRead("example.png", ImreadModes.Grayscale);
    // 使用 Canny 进行边缘检测
    Mat edges = new Mat();
    Cv2.Canny(src, edges, 50, 150);

    // 使用 HoughLinesP 函数，设置最小线段长度为100，并设置最大间隙为10
    LineSegmentPoint[] linesP = Cv2.HoughLinesP(edges, 1, Cv2.PI / 180, 50, minLineLength: 100, maxLineGap: 10);

    // 创建结果图像
    Mat result = new Mat();
    Cv2.CvtColor(edges, result, ColorConversionCodes.GRAY2BGR);

    // 绘制检测到的线段
    foreach (var line in linesP)
    {
        Cv2.Line(result, line.P1, line.P2, Scalar.Red, 2);
    }

    // 显示结果图像
    Cv2.ImShow("Detected Line Segments", result);
    Cv2.WaitKey(0);
}

代码要点

Canny 边缘检测: 首先对图像进行边缘检测，为后续的直线检测提供输入。
HoughLinesP: 使用概率霍夫变换，这允许你指定 minLineLength 以过滤掉较短的线段。
- minLineLength: 所需的最小线段长度。如指定为 100，只检测长度超过 100 个像素的线段。
- maxLineGap: 同一直线上两点之间允许的最大间隙。

用于车道检测的直线检测

C#
static void Main(string[] args)
{
    // 读取图像
    Mat src = Cv2.ImRead("example.png");
    // 转换为灰度图像
    Mat gray = new Mat();
    Cv2.CvtColor(src, gray, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);

    // 使用高斯滤波减少噪声
    Mat blurred = new Mat();
    Cv2.GaussianBlur(gray, blurred, new Size(5, 5), 1.5);

    // 使用 Canny 进行边缘检测
    Mat edges = new Mat();
    Cv2.Canny(blurred, edges, 50, 150);

    // 使用 HoughLinesP 检测直线
    LineSegmentPoint[] lines = Cv2.HoughLinesP(edges, 1, Math.PI / 180, 50, minLineLength: 50, maxLineGap: 10);

    // 绘制检测到的线段
    foreach (var line in lines)
    {
        Cv2.Line(src, line.P1, line.P2, Scalar.Yellow, 3);
    }

    // 显示结果
    Cv2.ImShow("Lane Lines", src);
    Cv2.WaitKey(0);
    Cv2.DestroyAllWindows();
}

结论

通过本文，你应该能够在 C# 中使用 OpenCvSharp 执行基本的直线检测。Hough 变换是一个强有力的工具，允许对多种图像生成几何信息。为了提高检测精度，可能需要根据不同图像特点微调参数。希望这些示例代码能帮助你在项目中成功应用直线检测技术。

使用 OpenCvSharp 进行直线检测