opencv c# 예제

메서드에 따른 코딩 예제 라이브러리가 여기에 형성되고 있습니다. https://shimat.github.io/opencvsharp_docs/index.html shimat/opencvsharp에서 새로운 릴리스에 대한 알림을 원하십니까? Emgu CV는 C #, VB.NET, C ++ 및 IronPython을 포함한 여러 다른 언어에서 사용할 수 있습니다. 이 위키에서는 자습서 페이지의 예제 섹션에서 사용할 수 있는 모든 언어에 대한 예제를 제공합니다. 좋아하는 프로그래밍 언어와 관련된 질문이 있는 경우에도 토론 포럼을 이용할 수 있습니다. OpenCvSharp의 이전 버전은 opencvsharp_2410에서 유지됩니다. CvInvoke 클래스는 .NET 언어 내에서 OpenCV 함수를 직접 호출하는 방법을 제공합니다. 이 클래스의 각 메서드는 동일한 이름의 OpenCV의 함수에 해당합니다. 예를 들어 컴퓨터 비전 필드에서 제공할 수 있는 몇 가지 서비스를 등록해 보자고 합니다. 그림 2 – 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 클라우드 1.

물체 감지 컴퓨터 비전의 가장 간단한 필드는 얼굴 감지, 인체 감지, 동물 감지 등과 같은 기하학 패턴에 따라 물체를 감지하는 개체 감지입니다. 개체 검색은 개체를 감지하기 위해 따라야 하는 패턴이 약간 필요합니다. 같은 일을 하는 데 사용되는 많은 알고리즘도 있습니다. 예를 들어 이진 이미지에서 개체가 시작되는 위치와 이진 행렬을 사용하여 끝나는 위치를 볼 수 있습니다. 이 절차는 연결된 구성 요소를 찾는 것입니다. 그런 다음 연결된 구성 요소를 사용하여 개체의 경계를 결정합니다. 그런 다음 이러한 경계 픽셀을 사용하여 모든 색상의 픽셀화된 경계를 생성하여 해당 개체의 위치를 표시할 수 있습니다. 예를 들어 표범이 식별되고 표범의 경계를 보여 주기 위해 경계가 그려진 다음 이미지를 살펴보십시오. 그림 3 – 표범이 감지하고 빨간색 경계에 바인딩 물론, 컴퓨터는 수학 계산을 수행해야하고 결과는 100 % 올바른 보장되지 않습니다. 배경을 살펴보면 색상이 매우 일치하므로 컴퓨터가 배경과 달리 표범을 시각화하기가 어렵습니다. 그림 4 – 인간은 자신의 아이디와 색상으로 감지하고 레이블을 지정한 다음 이미지를 살펴보십시오.이 예제에서는 컴퓨터가 인간 개체를 처리하기 시작했고 경계를 만들었습니다. 컴퓨터로 이동하는 라이브 스트림입니다.

이는 “실시간” 이미지 처리 및 컴퓨터 비전의 예입니다. 인간은 그 지역에서 걷고 있고 컴퓨터는 사람들의 수를 결정할 수 있습니다, 그것은 또한 다른 색깔로 그(것)들을 표시했습니다.