public void Apply()
{
string output_dir = @"C:\Users\yaoyichi\Desktop\";
string inputPath = output_dir + "1.png";
Log.SetLogDir(output_dir);
Log.SetOutputDir(output_dir);
HoughCircleTransformation circleTransform = new HoughCircleTransformation(35);
// apply Hough circle transform
Bitmap srcimg = new Bitmap(inputPath);
AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding bradley = new AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding();
Image <Gray, Byte> img = new Image <Gray, Byte>(inputPath);
Bitmap dstimg = bradley.Apply(img.Bitmap);
circleTransform.ProcessImage(dstimg);
Bitmap houghCirlceImage = circleTransform.ToBitmap();
// get circles using relative intensity
HoughCircle[] circles = circleTransform.GetCirclesByRelativeIntensity(0.2);
Graphics g = Graphics.FromImage(ImageUtils.AnyToFormat24bppRgb(srcimg));
foreach (HoughCircle circle in circles)
{
//circle.RelativeIntensity
g.DrawEllipse(new Pen(Color.Red), circle.X, circle.Y, circle.Radius, circle.Radius);
}
g.Dispose();
srcimg.Save(output_dir + "1_.png");
}
public static string ApplyBradleyLocalThresholding(string inputPath, string outputPath)
{
AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding bradley = new AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding();
Image<Gray, Byte> img = new Image<Gray, Byte>(inputPath);
Bitmap dstimg = bradley.Apply(img.Bitmap);
dstimg.Save(outputPath);
dstimg.Dispose();
dstimg = null;
img.Dispose();
img = null;
return outputPath;
}
public static string ApplyBradleyLocalThresholding(string inputPath, string outputPath)
{
AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding bradley = new AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding();
Image <Gray, Byte> img = new Image <Gray, Byte>(inputPath);
Bitmap dstimg = bradley.Apply(img.Bitmap);
dstimg.Save(outputPath);
dstimg.Dispose();
dstimg = null;
img.Dispose();
img = null;
return(outputPath);
}
public static Bitmap ProcessDataSetImage(Bitmap bitmap)
{
//var uProcessed = AForge.Imaging.UnmanagedImage.FromManagedImage(bitmap);
AForge.Imaging.Filters.Grayscale grayFilter = new AForge.Imaging.Filters.Grayscale(0.2125, 0.7154, 0.0721);
//AForge.Imaging.Filters.Grayscale grayFilter = new AForge.Imaging.Filters.Grayscale(0.5, 0.5, 0.5);
var uProcessed = grayFilter.Apply(AForge.Imaging.UnmanagedImage.FromManagedImage(bitmap));
AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding threshldFilter = new AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding();
threshldFilter.PixelBrightnessDifferenceLimit = 0.15f;
//AForge.Imaging.Filters.Threshold threshldFilter = new AForge.Imaging.Filters.Threshold(95);
threshldFilter.ApplyInPlace(uProcessed);
processSample(ref uProcessed);
return(uProcessed.ToManagedImage());
}
public static void test(String directory)
{
ColorSegmentationWorker cs = new ColorSegmentationWorker();
//cs.Apply(@"C:\Users\yaoyichi\Desktop\", @"C:\Users\yaoyichi\Desktop\", "WMSImage_ms.png");
// AForge.Imaging.Filters.OtsuThreshold otsu = new AForge.Imaging.Filters.OtsuThreshold();
AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding bradley = new AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding();
Image<Gray, Byte> img = new Image<Gray, Byte>(@"C:\Users\yaoyichi\Desktop\Images-22-10\576800_mc1024_k64.png");
Bitmap dstimg =bradley.Apply(img.Bitmap);
dstimg.Save(@"C:\Users\yaoyichi\Desktop\Images-22-10\576800_mc1024_k64-2.png");
// Image<Gray, Byte> img = new Image<Gray, Byte>(@"C:\Users\yaoyichi\Desktop\Images-22-10\576800_mc1024_k64.png");
img = img.ThresholdAdaptive(new Gray(255),
Emgu.CV.CvEnum.ADAPTIVE_THRESHOLD_TYPE.CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,Emgu.CV.CvEnum.THRESH.CV_THRESH_BINARY,15,new Gray(0));
img.Save(@"C:\Users\yaoyichi\Desktop\Images-22-10\576800_mc1024_k64-1.png");
}
public static string ApplyRGBColorThresholding(string inputPath, string outputPath, RGBThreshold thd, int tnum)
{
AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding bradley = new AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding();
_srcimg.Dispose();
_srcimg = null;
_srcimg = new Bitmap(inputPath);
_srcData = _srcimg.LockBits(
new Rectangle(0, 0, _srcimg.Width, _srcimg.Height),
ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb);
_dstimg = new bool[_srcimg.Height, _srcimg.Width];
try
{
Thread[] thread_array = new Thread[tnum];
for (int i = 0; i < tnum; i++)
{
thread_array[i] = new Thread(new ParameterizedThreadStart(Binarization.RunRGBColorThresholding));
thread_array[i].Start(i);
}
for (int i = 0; i < tnum; i++)
{
thread_array[i].Join();
}
_srcimg.UnlockBits(_srcData);
_srcimg.Dispose();
_srcimg = null;
Bitmap img = ImageUtils.Array2DToBitmap(_dstimg);
img.Save(outputPath);
img.Dispose();
img = null;
_dstimg = null;
return(outputPath);
}
catch (Exception e)
{
Log.WriteLine(e.Message);
Log.WriteLine(e.Source);
Log.WriteLine(e.StackTrace);
throw;
}
}
public static string ApplyRGBColorThresholding(string inputPath, string outputPath, RGBThreshold thd, int tnum)
{
AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding bradley = new AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding();
_srcimg.Dispose();
_srcimg = null;
_srcimg = new Bitmap(inputPath);
_srcData = _srcimg.LockBits(
new Rectangle(0, 0, _srcimg.Width, _srcimg.Height),
ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format24bppRgb);
_dstimg = new bool[_srcimg.Height,_srcimg.Width];
try
{
Thread[] thread_array = new Thread[tnum];
for (int i = 0; i < tnum; i++)
{
thread_array[i] = new Thread(new ParameterizedThreadStart(Binarization.RunRGBColorThresholding));
thread_array[i].Start(i);
}
for (int i = 0; i < tnum; i++)
thread_array[i].Join();
_srcimg.UnlockBits(_srcData);
_srcimg.Dispose();
_srcimg = null;
Bitmap img = ImageUtils.Array2DToBitmap(_dstimg);
img.Save(outputPath);
img.Dispose();
img = null;
_dstimg = null;
return outputPath;
}
catch (Exception e)
{
Log.WriteLine(e.Message);
Log.WriteLine(e.Source);
Log.WriteLine(e.StackTrace);
throw;
}
}
public static void test(String directory)
{
ColorSegmentationWorker cs = new ColorSegmentationWorker();
//cs.Apply(@"C:\Users\yaoyichi\Desktop\", @"C:\Users\yaoyichi\Desktop\", "WMSImage_ms.png");
// AForge.Imaging.Filters.OtsuThreshold otsu = new AForge.Imaging.Filters.OtsuThreshold();
AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding bradley = new AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding();
Image <Gray, Byte> img = new Image <Gray, Byte>(@"C:\Users\yaoyichi\Desktop\Images-22-10\576800_mc1024_k64.png");
Bitmap dstimg = bradley.Apply(img.Bitmap);
dstimg.Save(@"C:\Users\yaoyichi\Desktop\Images-22-10\576800_mc1024_k64-2.png");
// Image<Gray, Byte> img = new Image<Gray, Byte>(@"C:\Users\yaoyichi\Desktop\Images-22-10\576800_mc1024_k64.png");
img = img.ThresholdAdaptive(new Gray(255),
Emgu.CV.CvEnum.ADAPTIVE_THRESHOLD_TYPE.CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, Emgu.CV.CvEnum.THRESH.CV_THRESH_BINARY, 15, new Gray(0));
img.Save(@"C:\Users\yaoyichi\Desktop\Images-22-10\576800_mc1024_k64-1.png");
}
public void ProcessImage(Bitmap bitmap, bool justShow)
{
// «Распиливаем» изображение на 16 фрагментов - по отдельной плитке каждый
// Минимальная сторона изображения (обычно это высота)
if (bitmap.Height > bitmap.Width)
{
throw new Exception("К такой забавной камере меня жизнь не готовила!");
}
int side = bitmap.Height;
// Отпиливаем границы, но не более половины изображения
if (side < 4 * settings.border)
{
settings.border = side / 4;
}
side -= 2 * settings.border;
Rectangle cropRect = new Rectangle((bitmap.Width - bitmap.Height) / 2 + settings.border, settings.border, side, side);
original = new Bitmap(cropRect.Width, cropRect.Height);
// Рисуем рамки на оригинале
Graphics g = Graphics.FromImage(original);
g.DrawImage(bitmap, new Rectangle(0, 0, original.Width, original.Height), cropRect, GraphicsUnit.Pixel); Pen p = new Pen(Color.Red);
// Проверяем значение полей из settings
if (side < 10 * settings.margin)
{
settings.margin = side / 10;
}
// Высчитываем сторону блока для извлечения
int sz = side / 4 - 2 * settings.margin;
int blockSide = side / 4;
for (int r = 0; r < 4; ++r)
{
for (int c = 0; c < 4; ++c)
{
g.DrawRectangle(p, new Rectangle(settings.margin + c * blockSide, settings.margin + r * blockSide, sz, sz));
}
}
// Рисуем цифры, которые распознались на предыдущем шаге?
if (justShow)
{
DrawNumbersOnOriginalBitmap(g, blockSide);
}
// Конвертируем изображение в градации серого
AForge.Imaging.Filters.Grayscale grayFilter = new AForge.Imaging.Filters.Grayscale(0.2125, 0.7154, 0.0721);
processed = grayFilter.Apply(AForge.Imaging.UnmanagedImage.FromManagedImage(original));
// Масштабируем изображение до 500x500 - этого достаточно
AForge.Imaging.Filters.ResizeBilinear scaleFilter = new AForge.Imaging.Filters.ResizeBilinear(500, 500);
original = scaleFilter.Apply(original);
// Если распознавание не планируем – просто выход
if (justShow)
{
return;
}
// Обнуляем state
for (int i = 0; i < 16; ++i)
{
currentDeskState[i] = 0;
}
// Пороговый фильтр применяем. Величина порога берётся из настроек, и меняется на форме
AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding threshldFilter = new AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding();
threshldFilter.PixelBrightnessDifferenceLimit = settings.differenceLim;
threshldFilter.ApplyInPlace(processed);
for (int r = 0; r < 4; ++r)
{
for (int c = 0; c < 4; ++c)
{
// Берём очередной фрагмент - с дополнительными отступами (мы же там нарисовали прямоугольники)
AForge.Imaging.Filters.Crop cropFilter = new AForge.Imaging.Filters.Crop(new Rectangle(2 + settings.margin + c * blockSide, 2 + settings.margin + r * blockSide, sz - 4, sz - 4));
arrayPics[r, c] = cropFilter.Apply(processed);
//arrayPics[r, c] = processed.Clone(new Rectangle(2+settings.margin + c * blockSide, 2+settings.margin + r * blockSide, sz-4, sz-4), processed.PixelFormat);
// И выполняем сопоставление
processSample(r, c);
}
}
DrawNumbersOnOriginalBitmap(g, blockSide);
}
public Bitmap Process(Bitmap image)
{
Bitmap filteredImage = convertFormatTo32(image);
if (filterLevel >= 0)
{
filteredImage = resize(filteredImage, ImageSize.Width, ImageSize.Height);
}
if (filterLevel >= 1)
{
if (ContrastStretch)
{
AForge.Imaging.Filters.ContrastStretch stretcher = new AForge.Imaging.Filters.ContrastStretch();
filteredImage = stretcher.Apply(filteredImage);
}
if (Histogram)
{
AForge.Imaging.Filters.HistogramEqualization histogrammer = new AForge.Imaging.Filters.HistogramEqualization();
filteredImage = histogrammer.Apply(filteredImage);
}
if (Gaussian)
{
AForge.Imaging.Filters.GaussianBlur blurrer = new AForge.Imaging.Filters.GaussianBlur();
blurrer.Size = (int)GaussianStrength;
filteredImage = blurrer.Apply(filteredImage);
}
if (ContrastAdjustment)
{
AForge.Imaging.Filters.ContrastCorrection contraster = new AForge.Imaging.Filters.ContrastCorrection();
contraster.Factor = (float)ContrastStrength;
filteredImage = contraster.Apply(filteredImage);
}
if (Greyscale)
{
filteredImage = AForge.Imaging.Filters.Grayscale.CommonAlgorithms.BT709.Apply(filteredImage);
//Greyscale downgrades format
// filteredImage = convertFormatTo32(filteredImage.InternalBitmap);
}
if (Threshold)
{
//filteredImage.InternalBitmap = convertFormatToGS(filteredImage.InternalBitmap);
AForge.Imaging.Filters.Threshold thresholder = new AForge.Imaging.Filters.Threshold();
thresholder.ThresholdValue = (int)(((double)ThresholdStrength / 10.0) * 255.0);
filteredImage = thresholder.Apply(filteredImage);
}
if (Bradley)
{
AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding bradlifier = new AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding();
filteredImage = bradlifier.Apply(filteredImage);
}
}
return filteredImage;
}
public bool ProcessImage(Bitmap bitmap)
{
// На вход поступает необработанное изображение с веб-камеры
// Минимальная сторона изображения (обычно это высота)
if (bitmap.Height > bitmap.Width)
{
throw new Exception("К такой забавной камере меня жизнь не готовила!");
}
// Можно было, конечено, и не кидаться эксепшенами в истерике, но идите и купите себе нормальную камеру!
int side = bitmap.Height;
// Отпиливаем границы, но не более половины изображения
if (side < 4 * settings.border)
{
settings.border = side / 4;
}
side -= 2 * settings.border;
// Мы сейчас занимаемся тем, что красиво оформляем входной кадр, чтобы вывести его на форму
Rectangle cropRect = new Rectangle((bitmap.Width - bitmap.Height) / 2 + settings.left + settings.border, settings.top + settings.border, side, side);
// Тут создаём новый битмапчик, который будет исходным изображением
original = new Bitmap(cropRect.Width, cropRect.Height);
// Объект для рисования создаём
Graphics g = Graphics.FromImage(original);
g.DrawImage(bitmap, new Rectangle(0, 0, original.Width, original.Height), cropRect, GraphicsUnit.Pixel);
Pen p = new Pen(Color.Red);
p.Width = 1;
// Теперь всю эту муть пилим в обработанное изображение
AForge.Imaging.Filters.Grayscale grayFilter = new AForge.Imaging.Filters.Grayscale(0.2125, 0.7154, 0.0721);
var uProcessed = grayFilter.Apply(AForge.Imaging.UnmanagedImage.FromManagedImage(original));
int blockWidth = original.Width / settings.blocksCount;
int blockHeight = original.Height / settings.blocksCount;
for (int r = 0; r < settings.blocksCount; ++r)
{
for (int c = 0; c < settings.blocksCount; ++c)
{
// Тут ещё обработку сделать
g.DrawRectangle(p, new Rectangle(c * blockWidth, r * blockHeight, blockWidth, blockHeight));
}
}
// Масштабируем изображение до 500x500 - этого достаточно
AForge.Imaging.Filters.ResizeBilinear scaleFilter = new AForge.Imaging.Filters.ResizeBilinear(settings.orignalDesiredSize.Width, settings.orignalDesiredSize.Height);
uProcessed = scaleFilter.Apply(uProcessed);
original = scaleFilter.Apply(original);
g = Graphics.FromImage(original);
// Пороговый фильтр применяем. Величина порога берётся из настроек, и меняется на форме
AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding threshldFilter = new AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding();
threshldFilter.PixelBrightnessDifferenceLimit = settings.differenceLim;
threshldFilter.ApplyInPlace(uProcessed);
if (settings.processImg)
{
string info = processSample(ref uProcessed);
Font f = new Font(FontFamily.GenericSansSerif, 20);
g.DrawString(info, f, Brushes.Black, 30, 30);
}
processed = uProcessed.ToManagedImage();
return(true);
}
