C# IplImage.SetROI方法代码示例

        /// <summary>
        /// 画像データのファイルストレージへの書き込み
        /// </summary>
        /// <param name="fileName">書きこむXML or YAMLファイル</param>
        private static void SampleFileStorageWriteImage(string fileName)
        {
            // cvWrite, cvWriteComment
            // IplImage構造体の情報をファイルに保存する

            // (1)画像を読み込む
            using (IplImage colorImg = new IplImage(Const.ImageLenna, LoadMode.Color))
            using (IplImage grayImg = new IplImage(colorImg.Size, BitDepth.U8, 1))
            {
                // (2)ROIの設定と二値化処理
                colorImg.CvtColor(grayImg, ColorConversion.BgrToGray);
                CvRect roi = new CvRect(0, 0, colorImg.Width / 2, colorImg.Height / 2);
                grayImg.SetROI(roi);
                colorImg.SetROI(roi);
                grayImg.Threshold(grayImg, 90, 255, ThresholdType.Binary);
                // (3)xmlファイルへの書き出し 
                using (CvFileStorage fs = new CvFileStorage(fileName, null, FileStorageMode.Write))
                {
                    fs.WriteComment("This is a comment line.", false);
                    fs.Write("color_img", colorImg);
                    fs.StartNextStream();
                    fs.Write("gray_img", grayImg);
                }
                // (4)書きこんだxmlファイルを開く
                //using (Process p = Process.Start(fileName)) {
                //    p.WaitForExit();
                //}                
            }
        }

        public static IplImage CvtToGray(this IplImage ipl)
        {
            var gray = new IplImage(ipl.Width, ipl.Height, BitDepth.U8, 1);

            var roi = ipl.ROI;
            ipl.ResetROI();
            ipl.CvtColor(gray,ColorConversion.BgrToGray);
            ipl.SetROI(roi);

            gray.SetROI(roi);

            return gray;
        }

        /// <summary>
        /// 
        /// </summary>
        /// <param name="fileName"></param>
        private static void SampleFileStorageWriteImage(string fileName)
        {
            // cvWrite, cvWriteComment

            using (IplImage colorImg = new IplImage(FilePath.Image.Lenna, LoadMode.Color))
            using (IplImage grayImg = new IplImage(colorImg.Size, BitDepth.U8, 1))
            {
                colorImg.CvtColor(grayImg, ColorConversion.BgrToGray);
                CvRect roi = new CvRect(0, 0, colorImg.Width / 2, colorImg.Height / 2);
                grayImg.SetROI(roi);
                colorImg.SetROI(roi);
                grayImg.Threshold(grayImg, 90, 255, ThresholdType.Binary);

                using (CvFileStorage fs = new CvFileStorage(fileName, null, FileStorageMode.Write))
                {
                    fs.WriteComment("This is a comment line.", false);
                    fs.Write("color_img", colorImg);
                    fs.StartNextStream();
                    fs.Write("gray_img", grayImg);
                }
            }
        }

        /// <summary>
        /// 指定した分割数でそろばんを全て読み取る
        /// </summary>
        /// <param name="source">そろばんの画像</param>
        /// <param name="threshold">しきい値</param>
        /// <param name="process_img">処理画像</param>
        /// <returns>読み取った数値(-1はエラー)</returns>
        public int[] AllMatching(IplImage source, double threshold, out IplImage process_img)
        {
            // グレースケール画像
            IplImage cap_gray = new IplImage(PROCESS_SIZE, BitDepth.U8, 1);

            // キャプチャとリサイズ，グレースケール変換
            using (IplImage tmp = new IplImage(
                PROCESS_SIZE, source.Depth, source.NChannels))
            {
                source.Resize(tmp);
                tmp.CvtColor(cap_gray, ColorConversion.BgrToGray);
            }

            int[] results = new int[DIVIDE_NUM];
            int width = cap_gray.Width / (DIVIDE_NUM + 1);
            int margin = (int)(width * DIVIDE_MARGIN);

            // 領域ごとに処理
            Parallel.For(0, DIVIDE_NUM, i =>
            {
                IplImage tmp = new IplImage(PROCESS_SIZE, BitDepth.U8, 1);
                cap_gray.Copy(tmp);

                int x = (i + 1) * width - width / 2;
                // 領域を指定
                CvRect rect = new CvRect(x - margin, 0, width + margin * 2, PROCESS_SIZE.Height);
                tmp.SetROI(rect);

                // 0-9の画像とMatchTemplateし一番高い値を得る
                results[i] = bestMatchNum(tmp, this.templates[i], threshold);

                // 領域の指定を解除
                tmp.ResetROI();
            });

            // 分割線の描画
            for (int i = 1; i < DIVIDE_NUM + 2; i++)
            {
                int x = i * width - width / 2;
                cap_gray.Line(x, 0, x, PROCESS_SIZE.Height, CvColor.White);
            }

            // 読み取り数値を表示
            CvFont font = new CvFont(FontFace.HersheyDuplex, 1.0, 1.0);
            for (int i = 0; i < DIVIDE_NUM; i++)
            {
                if (results[i] != -1)
                {
                    int x = i * width + width / 2;
                    cap_gray.PutText(results[i].ToString(), new CvPoint(x, 30),
                        font, CvColor.White);
                }
            }

            // 分割線, 読み取り数値画像を返す
            process_img = cap_gray;

            return results;
        }

        /// <summary>
        /// 認識処理を行う
        /// </summary>
        /// <param name="imagePath">認識対象の画像パス</param>
        /// <param name="isDebug">デバッグモード</param>
        /// <returns></returns>
        public static String Recognize(String imagePath, bool isDebug = false)
        {
            List<String> results = new List<string>();

            // 検出対象の画像を読み込み
            IplImage src = new IplImage(imagePath, LoadMode.GrayScale);

            using (IplImage tmpImage = new IplImage(src.Size, BitDepth.U8, 1))
            {
                // 1)検出前処理

                // エッジ強調
                src.UnsharpMasking(src, 3);

                // 大津の手法による二値化処理
                // 大津, "判別および最小２乗基準に基づく自動しきい値選定法", 電子通信学会論文誌, Vol.J63-D, No.4, pp.349-356, 1980.
                src.Threshold(tmpImage, 200, 250, ThresholdType.Otsu);

                src.Dispose();

                Dictionary<int, List<double>> shapeMatchResults = new Dictionary<int, List<double>>();

                List<string> answerFileNames = washTagDictionary.Keys.ToList();
                foreach (var answerFileName in answerFileNames)
                {
                    var washTagInfo = washTagDictionary[answerFileName];
                    var answerImagePath = String.Format(@"answer\{0}.png", answerFileName);

                    // 2) 検出処理
                    var resultSURF = SURF(tmpImage, answerImagePath, isDebug);

                    // 3) 検出候補の評価
                    string result = null;

                    // その１：頂点がある場合
                    if (resultSURF.dstCorners != null)
                    {
                        // TODO:平面評価
                        //result = fileBaseName + " : " + washTagDictionary[fileBaseName];
                    }

                    // その２：形状マッチング
                    if (result == null && resultSURF.findPointList.Count > 0)
                    {
                        // ROIの1辺は、横に4つ位入る大きさで（何となくｗ）
                        CvSize roiSize = new CvSize(tmpImage.Width / 4, tmpImage.Width / 4);

                        List<double> matchResults = new List<double>();
                        foreach (var findPoint in resultSURF.findPointList)
                        {
                            // ROIを設定
                            tmpImage.SetROI(
                                (int)findPoint.Pt.X - roiSize.Width / 2,
                                (int)findPoint.Pt.Y - roiSize.Height / 2,
                                roiSize.Width, roiSize.Height
                            );
                            // Huモーメントによる形状マッチング [回転・スケーリング・反転に強い]
                            matchResults.Add(
                                CompareShapeMoment(tmpImage, answerImagePath, MatchShapesMethod.I1)
                            );
                            // ROIをリセット
                            tmpImage.ResetROI();
                        }

                        // 閾値以下だった場合に検出と見なす
                        if (matchResults.Min() < 0.005)
                        {
                            // カテゴリに値が無ければ確保
                            if (shapeMatchResults.ContainsKey(washTagInfo.CategoryNo) == false)
                            {
                                shapeMatchResults.Add(washTagInfo.CategoryNo, new List<double>());
                            }

                            shapeMatchResults[washTagInfo.CategoryNo].Add(matchResults.Min());
                        }
                    }
                }

                // 4)認識結果の整理
                foreach (var categoryNo in shapeMatchResults.Keys)
                {
                    var matchResult = shapeMatchResults[categoryNo];

                    var min = matchResult.Min();
                    var index = matchResult.FindIndex((x) =>
                    {
                        return x == min;
                    });

                    var id = String.Format("{0:0}{1:00}", categoryNo, index + 1);
                    var recognitionWashTag = washTagDictionary[id];

                    // 結果を格納
                    results.Add(
//.........这里部分代码省略.........

        /// <summary>
        /// 画像を指定した領域で切り取る
        /// </summary>
        /// <param name="src">切り取る元画像</param>
        /// <param name="centerPosition">切り取る領域の中心座標</param>
        /// <param name="snipWidth">切り取る横幅</param>
        /// <param name="snipHeight">切り取る縦幅</param>
        /// <returns>切り取った画像</returns>
        private IplImage SnipFaceImage( IplImage src, ColorImagePoint centerPosition, int snipWidth, int snipHeight )
        {
            int faceX, faceY;

              // 画面からはみ出している場合は切り取り処理しない
              if ( centerPosition.X - snipWidth / 2 < 0 ||
               centerPosition.Y - snipHeight / 2 < 0 ) {
             return null;
              }
              else {
            faceX = centerPosition.X - snipWidth / 2;
            faceY = centerPosition.Y - snipHeight / 2;
              }

              // 切り取り領域の設定
              var faceRect = new CvRect( faceX, faceY, snipWidth, snipHeight );
              var part = new IplImage( faceRect.Size, BitDepth.U8, 1 );

              src.SetROI( faceRect );       // 切り取り範囲を設定
              Cv.Copy( src, part );         // データをコピー
              src.ResetROI();               // 指定した範囲のリセット

              return part;
        }