/// <summary>
/// 根据图片判断是否需要保存
/// </summary>
/// <param name="fileName"></param>
/// <returns></returns>
public static bool IsNeedToSave(String fileName)
{
try
{
using (Mat img = Cv2.ImRead(fileName, ImreadModes.GrayScale))
{
return(IsNeedToSave(img));
}
}
catch (Exception ex)
{
NLogHelper.Trace("判断图片是否需要保存错误：" + ex.ToString());
return(false);
}
}
/// <summary>
/// 是否需要保存图片
/// </summary>
/// <param name="mat">指的是刚刚读进来的灰度图片</param>
/// <returns></returns>
public static bool IsNeedToSave(Mat mat)
{
if (mat == null || mat.IsDisposed)
{
return(false);
}
#region 预判断
if ((DateTime.Now - lastCallTime).TotalMilliseconds < 600)
{
//调用间隔至少为600ms
NLogHelper.Trace("调用频繁，不需要截图");
return(false);
}
lastCallTime = DateTime.Now;
#endregion
#region 加载背景图片
if (backgroundMat == null || backgroundMat.IsDisposed)
{
if (!File.Exists(backgroundFile))
{
NLogHelper.Trace("未找到背景图片：" + backgroundFile);
backgroundMat = null;
}
else
{
try
{
backgroundMat = Cv2.ImRead(backgroundFile, ImreadModes.GrayScale);
//去噪
backgroundMat = backgroundMat.MedianBlur(3);
}
catch (Exception ex)
{
NLogHelper.Trace("加载背景图片失败:" + ex);
if (backgroundMat != null && backgroundMat.IsEnabledDispose)
{
backgroundMat.Dispose();
}
backgroundMat = null;
}
}
}
#endregion
#region 图片处理
////进行图像灰度化
if (mat.Channels() > 1)
{
Mat outMat = new Mat();
Cv2.CvtColor(mat, outMat, ColorConversionCodes.BGRA2GRAY);
mat = outMat;
}
//图片去噪
mat = mat.MedianBlur(3);
int width = mat.Width;
int height = mat.Height;
//当前使用的背景图片
Mat usedBackgroundMat = null;
if (backgroundMat != null)
{
if (backgroundMat.Width != width || backgroundMat.Height != height)
{
NLogHelper.Trace("背景图片与原图大小不一样,进行缩放");
usedBackgroundMat = backgroundMat.Resize(new Size(width, height));
}
else
{
usedBackgroundMat = backgroundMat;
}
}
//是否使用了lightMethod 光照模型去除背景， 拍摄同样一张图片但是不带物体
bool usedLightMethod = false;
if (usedBackgroundMat != null && usedBackgroundMat.Width == width && usedBackgroundMat.Height == height)
{
if (lightMethod == 0)
{
mat = usedBackgroundMat - mat;
usedLightMethod = true;
}
else if (lightMethod == 1)
{
mat.ConvertTo(mat, MatType.CV_32F);
usedBackgroundMat.ConvertTo(usedBackgroundMat, MatType.CV_32F);
mat = (1 - (usedBackgroundMat / mat)) * 255;
mat.ConvertTo(mat, MatType.CV_8U);
usedLightMethod = true;
}
}
//二值化图像
if (usedLightMethod)
{
mat = mat.Threshold(30, 255, ThresholdTypes.Binary);
}
else
{
mat = mat.Threshold(140, 255, ThresholdTypes.Binary);
}
#endregion
#region 联通组件
ConnectedComponents components = mat.ConnectedComponentsEx();
List <ConnectedComponents.Blob> blobList = new List <ConnectedComponents.Blob>();
for (int i = 0; i < components.Blobs.Count; i++)
{
if (i == 0)
{
//背景，
continue;
}
ConnectedComponents.Blob blob = components.Blobs[i];
//实际区域大小
if (blob.Area > MinArea && blob.Width > MinWidth && blob.Height > MinHeight)
{
if (blob.Width > width * 0.9 && blob.Height > 0.9)
{
//发现超大物体，此物体有可能是背景或者其它干扰
NLogHelper.Trace("超大物体忽略");
}
else
{
//一瓶矿泉水 width = 227 height=171 area=15907
blobList.Add(blob);
}
}
}
NLogHelper.Trace(string.Format("原图共有{0}个物体", blobList.Count));
#endregion
#region 判断是否需要截图
//获取上一次的blobs
List <ConnectedComponents.Blob> oldLastBlobs = lastBlobList;
lastBlobList = blobList;
if (blobList.Count == 0)
{
//没有图片，不需要保存
NLogHelper.Trace("没有图片，不需要保存");
return(false);
}
//获取最大的宽度的项
ConnectedComponents.Blob maxItem = blobList.OrderByDescending(r => r.Width).First();
if (oldLastBlobs == null || oldLastBlobs.Count == 0)
{
//之前没有图片 或者 中间范围内没有图片
if (maxItem.Width > width * 0.7 && maxItem.Height > height * 0.4)
{
//最大的物体很大
NLogHelper.Trace("之前没有图像，最大的物体很大，进行保存");
return(true);
}
else
{
//查找位于中间的个体数量
List <ConnectedComponents.Blob> middleBlobs = FindMiddleObjects(width, blobList, 0.81);
if (middleBlobs.Count > 0)
{
//中间有物体
NLogHelper.Trace("之前没有图像，中间有物体，进行保存");
return(true);
}
else
{
//中间没有物体或者物体没有完全到中间
NLogHelper.Trace("之前没有图像，中间没有物体或者物体没有完全到中间，进行保存");
return(false);
}
}
}
else
{
//if (maxItem.Width > width*0.7 && maxItem.Height> height*0.4)
//{
// //最大的物体很大
// return true;
//}
//之前图片有物体
List <ConnectedComponents.Blob> newMiddleBlobs = FindMiddleObjects(width, blobList, 0.81);
//获取中间旧的
List <ConnectedComponents.Blob> oldMiddleBlobs = FindMiddleObjects(width, oldLastBlobs, 0.81);
if (newMiddleBlobs.Count == 0)
{
//中间没有，认为不需要截图
NLogHelper.Trace("之前有图像，新图中间没有，认为不需要截图");
return(false);
}
//新的中间有图
if (oldMiddleBlobs.Count == 0)
{
//之前有图片，但图片不在中间,新的又有了
NLogHelper.Trace("之前有图片，但图片不在中间,新的又有了，需要截图");
return(true);
}
else
{
int minDiff = 1;//任务现在和之前相差超过minDiff个物体需要截图
//现在和以前均有图片
if ((newMiddleBlobs.Count - oldMiddleBlobs.Count) > minDiff)
{
//现在跟置前有两个以上的不同图片
NLogHelper.Trace("现在跟之前有两个以上的不同图片，需要截图");
return(true);
}
else
{
////先按最左点排序，再按中心点排序，再按照面积排序 升序
newMiddleBlobs = newMiddleBlobs.OrderBy(r => r.Left).ThenBy(r => r.Width).ThenBy(r => r.Centroid.Y).ThenBy(r => r.Area).ToList();
oldMiddleBlobs = oldMiddleBlobs.OrderBy(r => r.Left).ThenBy(r => r.Width).ThenBy(r => r.Centroid.Y).ThenBy(r => r.Area).ToList();
var lcsTuple = LCS(newMiddleBlobs, oldMiddleBlobs);
List <ConnectedComponents.Blob> commonBlobs = lcsTuple.Item1;
List <ConnectedComponents.Blob> onlyNewBlobs = lcsTuple.Item2;
List <ConnectedComponents.Blob> onlyOldBlobs = lcsTuple.Item3;
if (commonBlobs.Count == 0)
{
//现在和以前没有公共部分，截图
NLogHelper.Trace("现在和以前没有公共部分，需要截图");
return(true);
}
else if (onlyNewBlobs.Count == 0 && onlyOldBlobs.Count == 0)
{
//全部是公共部分
NLogHelper.Trace("现在和以前全部是公共部分，不需要截图");
return(false);
}
else if (onlyOldBlobs.Count == 0)
{
//新的部分多了，除此之外都是公共的
NLogHelper.Trace("新的部分多了，除此之外都是公共的，需要截图");
return(true);
}
else if (onlyNewBlobs.Count == 0)
{
//旧的部分多了，除此之外全是公共的
NLogHelper.Trace("旧的部分多了，除此之外全是公共的，不需要截图");
return(false);
}
else
{
//旧的部分，新的部分，公共的部分都有
NLogHelper.Trace("旧的部分，新的部分，公共的部分都有，需要截图");
return(true);
}
}
}
}
#endregion
}