public Bitmap CannyProcessing(SmoothMatrixType type, int size)
{
Invoke(new Action(() => StateLbl.Text = "Начато преобразование"));
var bitmap = new Bitmap(originalPic, 64, 64).GetBWPicture();
Invoke(new Action(() =>
{
StateLbl.Text = "Получено чернобелое изображение";
resultPicBox.Image = bitmap;
UpdateForm();
}));
var smoothedBWPicture = bitmap.SmoothBWPicture(type, size);
Invoke(new Action(() =>
{
StateLbl.Text = "Получено размытое изображение";
resultPic = bitmap;
UpdateForm();
}));
var gradients = smoothedBWPicture.FindGradients();
Invoke(new Action(() =>
{
StateLbl.Text = "Найдены градиенты";
StateLbl.Refresh();
}));
var gradientsWithSuppressedMaximums = gradients.SuppressMaximums();
Invoke(new Action(() =>
{
StateLbl.Text = "Удалены немаксимумы";
StateLbl.Refresh();
}));
var cuttedGradients = gradientsWithSuppressedMaximums.BlackEdge(size / 2 + 1);
Invoke(new Action(() =>
{
StateLbl.Text = "Закрашены края";
StateLbl.Refresh();
}));
var filteredGradients = cuttedGradients;//.Filtering();
//Invoke(new Action(() =>
//{
// StateLbl.Text = "Произведена фильтрация. Готово!";
// StateLbl.Refresh();
//}));
//Invoke(new Action(() =>
//{
// StateLbl.Text = "Нейросеть вычисляет есть ли человек на фотографии!";
// StateLbl.Refresh();
// BNPNet net = new BNPNet(@"C:\Users\vladb\Desktop\somaset\network.json");
// var output = net.GetResult(filteredGradients.LengthsToArray().ToVector());
// StateLbl.Text = "Человек " + ((1 - output[0]) < 0.2 ? "присутствует" : "отсутствует") + " на фотографии";
// StateLbl.Refresh();
//}));
return(filteredGradients.ToBitmap());
}
public void UpdateForm()
{
originalPicBox.Refresh();
resultPicBox.Refresh();
StateLbl.Refresh();
}
