在计算机视觉领域，物品识别和计数是一项常见的任务。OpenCvSharp 是 OpenCV 的 .NET 封装，使得我们可以在 C# 中方便地使用 OpenCV 的功能。本文将详细介绍如何使用 OpenCvSharp 识别物品数量，并提供一个完整的示例。

安装OpenCvSharp

在开始之前，确保你已经安装了 OpenCvSharp。你可以使用 NuGet 包管理器来安装它。在 Visual Studio 中打开“工具” -> “NuGet 包管理器” -> “管理解决方案的 NuGet 包”，然后搜索并安装 OpenCvSharp4 和 OpenCvSharp4.runtime.win。

或者，你可以在项目文件中添加以下内容：

XML
<PackageReference Include="OpenCvSharp4" Version="4.5.3.20210404" />
<PackageReference Include="OpenCvSharp4.runtime.win" Version="4.5.3.20210404" />

示例代码

下面是一个完整的示例代码，用于识别图像中的物品数量。我们将使用一个简单的二值化和轮廓检测的方法来实现这一目标。

引入必要的命名空间

C#
using System;
using OpenCvSharp;

目标图片

完整代码

以下是完整的代码示例：

C#
static void Main(string[] args)
{
    // 读取图像
    Mat src = Cv2.ImRead("4.jpg");

    if (src.Empty())
    {
        Console.WriteLine("无法读取图像！");
        return;
    }

    // 转换为HSV颜色空间
    Mat hsv = new Mat();
    Cv2.CvtColor(src, hsv, ColorConversionCodes.BGR2HSV);

    // 定义绿色的颜色范围
    Scalar lowerGreen = new Scalar(35, 100, 100);
    Scalar upperGreen = new Scalar(85, 255, 255);

    // 创建掩码
    Mat mask = new Mat();
    Cv2.InRange(hsv, lowerGreen, upperGreen, mask);

    // 形态学操作（去除噪点）
    Mat kernel = Cv2.GetStructuringElement(MorphShapes.Rect, new Size(5, 5));
    Cv2.MorphologyEx(mask, mask, MorphTypes.Close, kernel);

    // 轮廓检测
    Point[][] contours;
    HierarchyIndex[] hierarchy;
    Cv2.FindContours(mask, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.External, ContourApproximationModes.ApproxSimple);

    // 创建输出图像
    Mat contourOutput = src.Clone();
    int colorCount = 0;
    foreach (var contour in contours)
    {
        // 过滤掉面积小的轮廓
        double area = Cv2.ContourArea(contour);
        if (area > 500) // 你可以根据需要调整该值
        {
            // 绘制轮廓
            Cv2.DrawContours(contourOutput, new[] { contour }, -1, Scalar.White, 2);

            // 获取轮廓的中心点
            Moments moments = Cv2.Moments(contour);
            int centerX = (int)(moments.M10 / moments.M00);
            int centerY = (int)(moments.M01 / moments.M00);

            // 绘制编号
            Cv2.PutText(contourOutput, (++colorCount).ToString(), new Point(centerX, centerY), HersheyFonts.HersheySimplex, 0.5, Scalar.White, 2);
        }
    }

    // 显示结果
    Cv2.ImShow("Source Image", src);
    Cv2.ImShow("Mask", mask);
    Cv2.NamedWindow("Contours", WindowFlags.Normal);
    Cv2.ImShow("Contours", contourOutput);
    Cv2.WaitKey(0);

    // 输出色块数量
    Console.WriteLine($"色块数量: {colorCount}");
}

结论

本文介绍了如何使用 OpenCvSharp 在 C# 中识别图像中的物品数量。

1. 读取图像：确保图像能够成功读取。
2. 转换为HSV颜色空间：将图像从BGR颜色空间转换为HSV颜色空间。
3. 定义绿色的颜色范围：定义要检测的绿色的HSV颜色范围。
4. 创建掩码：根据绿色的颜色范围创建二值掩码。
5. 形态学操作（去除噪点）：使用形态学操作去除小噪点。
6. 轮廓检测：检测掩码中的轮廓。
7. 创建输出图像：克隆原始图像以绘制检测结果。
8. 绘制轮廓和编号：
   • 过滤掉面积小的轮廓。
   • 绘制轮廓。
   • 获取轮廓的中心点。
   • 在中心点绘制编号。
9. 显示结果：显示原图像、掩码和绘制轮廓后的图像。
10. 输出色块数量：输出检测到的色块数量。

通过这种方式，你可以检测图像中的绿色色块，并在每个色块上绘制编号。请确保图像路径正确，并且图像能够成功读取。你可以根据需要调整颜色范围和形态学操作的参数。