private void B_sample1_Click(object sender, EventArgs e)
{
    // 画像の読み込み
    using (Mat mat = new Mat(@"D:\cs_source\img\neko.jpg"))
    {
        // 画像をウィンドウに表示
        Cv2.ImShow("sample_show", mat);
    }
}

private void B_sample1_Click(object sender, EventArgs e)

{

// 画像の読み込み

using (Mat mat = new Mat(@"D:\cs_source\img\neko.jpg"))

{

// 画像をウィンドウに表示

Cv2.ImShow("sample_show", mat);

}

リソースの開放のためusingステートメントを使用します。
画像パスは、保存したパスを指定しています。
ImShowを使用し、新しいウィンドウに画像を表示します。
第一引数はウィンドウ名を指定します。

それでは実行してみましょう。
フォームが表示されますので、ボタンをクリックします。

新しいウィンドウに画像が表示されました。

今回はこの基本操作をもとに、画像処理の実用例を以下にまとめました。
OpenCVの詳しいパラメータや仕様などは各自調べてください。

グレースケールに変換

ボタンを追加します。

private void B_grayscale_Click(object sender, EventArgs e)
{
    // 画像の読み込み
    using (Mat mat = new Mat(@"D:\cs_source\img\neko.jpg"))
    using (Mat matGray = mat.CvtColor(ColorConversionCodes.BGR2GRAY))
    {
        // 画像をウィンドウに表示
        Cv2.ImShow("grayscale_show", matGray);
    }
}

private void B_grayscale_Click(object sender, EventArgs e)

{

// 画像の読み込み

using (Mat mat = new Mat(@"D:\cs_source\img\neko.jpg"))

using (Mat matGray = mat.CvtColor(ColorConversionCodes.BGR2GRAY))

{

// 画像をウィンドウに表示

Cv2.ImShow("grayscale_show", matGray);

}

実行してみると、グレースケールになりました。

画像ファイルの保存

加工した画像をファイルに保存する方法です。

// 画像の保存
Cv2.ImWrite(@"D:\cs_source\img\output.jpg", mat);

1 2	// 画像の保存 Cv2.ImWrite(@"D:\cs_source\img\output.jpg", mat);

画像の切り抜き

画像を切り抜き、ファイルに保存する方法です。

// 画像の切り抜き
var mat2 = mat.Clone(new Rect(100, 100, 200, 150));
Cv2.ImWrite(@"D:\cs_source\img\output.jpg", mat2);

// 画像の切り抜き

var mat2 = mat.Clone(new Rect(100, 100, 200, 150));

Cv2.ImWrite(@"D:\cs_source\img\output.jpg", mat2);

テンプレートマッチング

テンプレートマッチングを行います。
ある画像の中に、検索したい画像を探して赤枠をつけます。

ボタンを追加します。

探したいテンプレート画像も用意します。
猫ちゃんの顔にしました。

ソースコードは以下です。
テンプレートマッチングを行い、見つかった箇所に赤枠を表示しています。

private void B_template1_Click(object sender, EventArgs e)
{
    // 検索対象の画像とテンプレート画像
    using (Mat mat = new Mat(@"D:\cs_source\img\neko.jpg"))
    using (Mat temp = new Mat(@"D:\cs_source\img\template1.jpg"))
    using (Mat result = new Mat())
    {

        // テンプレートマッチ
        Cv2.MatchTemplate(mat, temp, result, TemplateMatchModes.CCoeffNormed);

        // 類似度が最大/最小となる画素の位置を調べる
        OpenCvSharp.Point minloc, maxloc;
        double minval, maxval;
        Cv2.MinMaxLoc(result, out minval, out maxval, out minloc, out maxloc);

        // しきい値で判断
        var threshold = 0.9;
        if (maxval >= threshold)
        {

            // 最も見つかった場所に赤枠を表示
            Rect rect = new Rect(maxloc.X, maxloc.Y, temp.Width, temp.Height);
            Cv2.Rectangle(mat, rect, new OpenCvSharp.Scalar(0, 0, 255), 2);

            // ウィンドウに画像を表示
            Cv2.ImShow("template1_show", mat);

        } else
        {
            // 見つからない
            MessageBox.Show("見つかりませんでした");
        }

    }

}

private void B_template1_Click(object sender, EventArgs e)

{

// 検索対象の画像とテンプレート画像

using (Mat mat = new Mat(@"D:\cs_source\img\neko.jpg"))

using (Mat temp = new Mat(@"D:\cs_source\img\template1.jpg"))

using (Mat result = new Mat())

{

// テンプレートマッチ

Cv2.MatchTemplate(mat, temp, result, TemplateMatchModes.CCoeffNormed);

// 類似度が最大/最小となる画素の位置を調べる

OpenCvSharp.Point minloc, maxloc;

double minval, maxval;

Cv2.MinMaxLoc(result, out minval, out maxval, out minloc, out maxloc);

// しきい値で判断

var threshold = 0.9;

if (maxval >= threshold)

{

// 最も見つかった場所に赤枠を表示

Rect rect = new Rect(maxloc.X, maxloc.Y, temp.Width, temp.Height);

Cv2.Rectangle(mat, rect, new OpenCvSharp.Scalar(0, 0, 255), 2);

// ウィンドウに画像を表示

Cv2.ImShow("template1_show", mat);

} else

{

// 見つからない

MessageBox.Show("見つかりませんでした");

}

見つかった箇所に赤枠が表示されます。

テンプレートマッチング複数検索

先程の例ですと、1つのテンプレートを検索し最も近い場所に赤枠を表示しました。
複数の画像もマッチングし検索することができます。

試しに猫ちゃんの顔をコピーした画像を用意しました。
これで２箇所検索されるはずです。

ソースコードは以下です。

private void B_template2_Click(object sender, EventArgs e)
{

    // 検索対象の画像とテンプレート画像
    using (Mat mat = new Mat(@"D:\cs_source\img\neko2.jpg"))
    using (Mat temp = new Mat(@"D:\cs_source\img\template1.jpg"))
    using (Mat result = new Mat())
    {

        // テンプレートマッチ
        Cv2.MatchTemplate(mat, temp, result, TemplateMatchModes.CCoeffNormed);

        // しきい値の範囲に絞る
        Cv2.Threshold(result, result, 0.8, 1.0, ThresholdTypes.Tozero);

        while (true)
        {
            // 類似度が最大/最小となる画素の位置を調べる
            OpenCvSharp.Point minloc, maxloc;
            double minval, maxval;
            Cv2.MinMaxLoc(result, out minval, out maxval, out minloc, out maxloc);

            var threshold = 0.8;
            if (maxval >= threshold)
            {

                // 見つかった場所に赤枠を表示
                Rect rect = new Rect(maxloc.X, maxloc.Y, temp.Width, temp.Height);
                Cv2.Rectangle(mat, rect, new OpenCvSharp.Scalar(0, 0, 255), 2);

                // 見つかった箇所は塗りつぶす
                Rect outRect;
                Cv2.FloodFill(result, maxloc, new OpenCvSharp.Scalar(0), out outRect, new OpenCvSharp.Scalar(0.1),
                            new OpenCvSharp.Scalar(1.0), FloodFillFlags.Link4);

            } else { 
                break;
            }
        }

        // ウィンドウに画像を表示
        Cv2.ImShow("template2_show", mat);
    }

}

private void B_template2_Click(object sender, EventArgs e)

{

// 検索対象の画像とテンプレート画像

using (Mat mat = new Mat(@"D:\cs_source\img\neko2.jpg"))

using (Mat temp = new Mat(@"D:\cs_source\img\template1.jpg"))

using (Mat result = new Mat())

{

// テンプレートマッチ

Cv2.MatchTemplate(mat, temp, result, TemplateMatchModes.CCoeffNormed);

// しきい値の範囲に絞る

Cv2.Threshold(result, result, 0.8, 1.0, ThresholdTypes.Tozero);

while (true)

{

// 類似度が最大/最小となる画素の位置を調べる

OpenCvSharp.Point minloc, maxloc;

double minval, maxval;

Cv2.MinMaxLoc(result, out minval, out maxval, out minloc, out maxloc);

var threshold = 0.8;

if (maxval >= threshold)

{

// 見つかった場所に赤枠を表示

Rect rect = new Rect(maxloc.X, maxloc.Y, temp.Width, temp.Height);

Cv2.Rectangle(mat, rect, new OpenCvSharp.Scalar(0, 0, 255), 2);

// 見つかった箇所は塗りつぶす

Rect outRect;

Cv2.FloodFill(result, maxloc, new OpenCvSharp.Scalar(0), out outRect, new OpenCvSharp.Scalar(0.1),

new OpenCvSharp.Scalar(1.0), FloodFillFlags.Link4);

} else {

break;

}

// ウィンドウに画像を表示

Cv2.ImShow("template2_show", mat);

}

実行してみると２箇所赤枠が表示され、見つかりました。

顔抽出

写真の中の顔を認識してみたいと思います。
サンプル画像を用意しました。（各自ご用意ください）
https://www.pakutaso.com/20140912244post-4510.html

ボタンを追加します。

ソースコードは以下です。

private void B_face_Click(object sender, EventArgs e)
{

    //顔の矩形を抽出
    using (Mat mat = new Mat(@"D:\cs_source\img\face.jpg"))
    {
        // 分類機の用意
        using (CascadeClassifier cascade = new CascadeClassifier(@"D:\cs_source\haarcascade_frontalface_default.xml"))
        {
            foreach (Rect rectFace in cascade.DetectMultiScale(mat))
            {
                // 見つかった場所に赤枠を表示
                Rect rect = new Rect(rectFace.X, rectFace.Y, rectFace.Width, rectFace.Height);
                Cv2.Rectangle(mat, rect, new OpenCvSharp.Scalar(0, 0, 255), 2);
            }
        }

        // ウィンドウに画像を表示
        Cv2.ImShow("face_show", mat);
    }

}

private void B_face_Click(object sender, EventArgs e)

{

//顔の矩形を抽出

using (Mat mat = new Mat(@"D:\cs_source\img\face.jpg"))

{

// 分類機の用意

using (CascadeClassifier cascade = new CascadeClassifier(@"D:\cs_source\haarcascade_frontalface_default.xml"))

{

foreach (Rect rectFace in cascade.DetectMultiScale(mat))

{

// 見つかった場所に赤枠を表示

Rect rect = new Rect(rectFace.X, rectFace.Y, rectFace.Width, rectFace.Height);

Cv2.Rectangle(mat, rect, new OpenCvSharp.Scalar(0, 0, 255), 2);

}

// ウィンドウに画像を表示

Cv2.ImShow("face_show", mat);

}

haarcascade_frontalface_default.xmlは以下のgithubからダウンロードしました。
任意の場所に配置してパスを指定します。

https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_fr...

https://github.com/opencv/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml

github.com

顔を認識することができました。

さいごに

基本的な操作例から、実用的な実装例をまとめました。
OpenCVは非常に強力なライブラリですので、沢山の画像処理を行うことができます。
色々と試してみてください😐

お気軽にフォローください！

シンプルで高機能なクリップボード履歴フリーソフト「Clibor」

シンプルで高機能なクリップボード履歴ソフトです。
Cliborはフリーソフトです。

普段よく文字を入力する方や、ブラウザに決まったキーワードを張り付ける方など、テキストの入力がとても便利になりますので是非ご利用ください！

Cliborを使ってみる

カテゴリー: C#、OpenCV、プログラミング

タグ: C++OpenCVSharp Visual Studio 2019 VS

C#とOpenCVSharpで画像処理！(Visual Studio 2019)

はじめに

ソースコードについて

Visual Studio 2019インストール

C#プロジェクトの作成

OpenCVSharpインストール

基本

グレースケールに変換

画像ファイルの保存

画像の切り抜き

テンプレートマッチング

テンプレートマッチング 複数検索

顔抽出

さいごに

シンプルで高機能なクリップボード履歴フリーソフト「Clibor」

コメントを残す コメントをキャンセル

テンプレートマッチング複数検索

コメントを残すコメントをキャンセル