opencvsharp

opencvsharp

多平台.NET OpenCV封装库 实现计算机视觉

OpenCvSharp是一个开源的.NET OpenCV封装库,支持Windows、UWP和Ubuntu等多个平台。它模仿OpenCV C/C++ API风格,提供自动资源管理和格式转换功能。开发者可通过NuGet包轻松使用该库实现图像处理和计算机视觉应用。OpenCvSharp为.NET生态系统带来了OpenCV的强大功能,促进了跨平台计算机视觉开发。

OpenCvSharp计算机视觉图像处理.NET跨平台Github开源项目

opencvsharp

Github Actions Windows 状态 Github Actions Ubuntu 状态 GitHub 许可证

OpenCvSharp 的旧版本存储在 opencvsharp_2410

NuGet

托管库

包名描述链接
OpenCvSharp4OpenCvSharp 核心库NuGet 版本
OpenCvSharp4.ExtensionsGDI+ 扩展NuGet 版本
OpenCvSharp4.WpfExtensionsWPF 扩展NuGet 版本
OpenCvSharp4.WindowsWindows 的一体化包(除 UWP 外)NuGet 版本

原生绑定

包名描述链接
OpenCvSharp4.runtime.winWindows x64/x86 的原生绑定(除 UWP 外)NuGet 版本
OpenCvSharp4.runtime.uwpUWP(通用 Windows 平台)x64/x86/ARM 的原生绑定NuGet 版本
OpenCvSharp4_.runtime.ubuntu.22.04-x64Ubuntu 22.04 x64 的原生绑定NuGet 版本
OpenCvSharp4.runtime.linux-armLinux Arm 的原生绑定NuGet 版本
OpenCvSharp4.runtime.wasmWebAssembly 的原生绑定NuGet 版本

需要原生绑定(OpenCvSharpExtern.dll / libOpenCvSharpExtern.so)才能使 OpenCvSharp 正常工作。要使用 OpenCvSharp,你应该在项目中同时添加 OpenCvSharp4OpenCvSharp4.runtime.* 包。目前已发布了 Windows、UWP 和 Ubuntu 的原生绑定。

名为 OpenCvSharp3-* 和 OpenCvSharp-* 的包已被弃用。

OpenCvSharp3-AnyCPU / OpenCvSharp3-WithoutDll / OpenCvSharp-AnyCPU / OpenCvSharp-WithoutDll

Docker 镜像

安装

Windows(除 UWP 外)

OpenCvSharp4OpenCvSharp4.runtime.win NuGet 包添加到你的项目中。你也可以使用 OpenCvSharp4.Windows 代替。

UWP

OpenCvSharp4OpenCvSharp4.runtime.uwp NuGet 包添加到你的项目中。注意,OpenCvSharp4.runtime.winOpenCvSharp4.Windows 不适用于 UWP。

Ubuntu 22.04

OpenCvSharp4OpenCvSharp4.runtime.ubuntu.22.04.x64 NuGet 包添加到你的项目中。

dotnet new console -n ConsoleApp01
cd ConsoleApp01
dotnet add package OpenCvSharp4
dotnet add package OpenCvSharp4_.runtime.ubuntu.22.04-x64
# -- 编辑 Program.cs --- # 
dotnet run

下载

如果你不使用 NuGet,可以从发布页面获取 DLL 文件。

目标 OpenCV 版本

要求

PS1> Install-WindowsFeature Server-Media-Foundation

OpenCvSharp 不能在 Unity 和 Xamarin 平台上运行。 对于 Unity,请考虑使用 OpenCV for Unity 或其他解决方案。

OpenCvSharp 不支持 CUDA。 如果你想使用 CUDA 功能,需要自行定制原生绑定。

用法

有关更多详细信息,请参阅**示例Wiki**页面。

始终记得释放 Mat 实例!using 语法很有用。

// C# 8 // 使用 Canny 算法进行边缘检测 using OpenCvSharp; class Program { static void Main() { using var src = new Mat("lenna.png", ImreadModes.Grayscale); using var dst = new Mat(); Cv2.Canny(src, dst, 50, 200); using (new Window("源图像", src)) using (new Window("目标图像", dst)) { Cv2.WaitKey(); } } }

如上所述,类的对象,如Mat和MatExpr,拥有非托管资源,需要通过调用Dispose()方法手动释放。最糟糕的是,+、-、*等运算符每次都会创建新对象,这些对象需要被释放,否则会造成内存泄漏。尽管有using语法,代码看起来仍然非常冗长。

因此,提供了ResourcesTracker类。ResourcesTracker实现了IDisposable接口,当调用Dispose()方法时,ResourcesTracker跟踪的所有资源都会被释放。ResourcesTracker的T()方法可以跟踪一个对象或对象数组,而NewMat()方法类似于T(new Mat(...))。所有需要释放的对象都可以用T()包裹。例如:t.T(255 - t.T(picMat * 0.8))。示例代码如下:

using (var t = new ResourcesTracker()) { Mat mat1 = t.NewMat(new Size(100, 100), MatType.CV_8UC3, new Scalar(0)); Mat mat3 = t.T(255-t.T(mat1*0.8)); Mat[] mats1 = t.T(mat3.Split()); Mat mat4 = t.NewMat(); Cv2.Merge(new Mat[] { mats1[0], mats1[1], mats1[2] }, mat4); } using (var t = new ResourcesTracker()) { var src = t.T(new Mat(@"lenna.png", ImreadModes.Grayscale)); var dst = t.NewMat(); Cv2.Canny(src, dst, 50, 200); var blurredDst = t.T(dst.Blur(new Size(3, 3))); t.T(new Window("src image", src)); t.T(new Window("dst image", blurredDst)); Cv2.WaitKey(); }

特性

  • OpenCvSharp尽可能地模仿原生OpenCV C/C++ API风格。
  • OpenCvSharp的许多类都实现了IDisposable。无需管理不安全的资源。
  • OpenCvSharp不强制使用面向对象的编程风格。你也可以调用原生风格的OpenCV函数。
  • OpenCvSharp提供了将Mat转换为Bitmap(GDI+)或WriteableBitmap(WPF)的函数。

代码示例

https://github.com/shimat/opencvsharp_samples/

API文档

http://shimat.github.io/opencvsharp/api/OpenCvSharp.html

OpenCvSharp构建说明

Windows

.\download_opencv_windows.ps1
  • 构建OpenCvSharp
    • 打开OpenCvSharp.sln并构建

如何自定义OpenCV二进制文件

如果你想使用OpenCvSharp默认不提供的一些OpenCV功能(例如GPU),你需要自己构建OpenCV。Windows版OpenCvSharp的OpenCV二进制文件是在opencv_files仓库中创建的。参见README。

  • git clone --recursive https://github.com/shimat/opencv_files
  • 编辑build_windows.ps1build_uwp.ps1来自定义CMake参数。
  • 运行PowerShell脚本。

Ubuntu

git clone https://github.com/shimat/opencvsharp.git
cd opencvsharp
git fetch --all --tags --prune && git checkout ${OPENCVSHARP_VERSION}
  • 构建原生包装器OpenCvSharpExtern
cd opencvsharp/src
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=${YOUR_OPENCV_INSTALL_PATH} ..
make -j 
make install

你应该添加对opencvsharp/src/build/OpenCvSharpExtern/libOpenCvSharpExtern.so的引用

export LD_LIBRARY_PATH="${LD_LIBRARY_PATH}:/home/shimat/opencvsharp/src/build/OpenCvSharpExtern"
  • 向你的项目添加OpenCvSharp4 NuGet包
dotnet new console -n ConsoleApp01
cd ConsoleApp01
dotnet add package OpenCvSharp4
# -- 编辑 Program.cs --- # 
dotnet run

捐赠

如果你觉得OpenCvSharp库有用,并想表示感谢,可以通过以下方式进行捐赠。谢谢。

https://github.com/sponsors/shimat

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