AForge学习笔记.docx
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AForge学习笔记
AForge学习笔记：
[1]AForge.Imaging.Filters
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AdaptiveSmoothing:
图像平滑处理,用于对图像进行适度的平滑,再平滑噪声的条件下保留边缘效应,实现如下:
Bitmapbt=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\0.jpg"）;
Bitmapbt1=bt.Clone（newRectangle（newPoint（0,0）,bt.Size）,bt.PixelFormat）;
pictureBox1.Image=bt;
//createfilter
AForge.Imaging.Filters.AdaptiveSmoothingfilter=newAForge.Imaging.Filters.AdaptiveSmoothing（）;
//applythefilter
filter.ApplyInPlace（bt1）;
结果如下图所示。
Add:
将原始图像和叠置图像像素相加得到新图像,我们通过红色+黄色=橙色来展示运行结果:
Bitmapbt=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\1.jpg"）;
Bitmapbt1=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\2.jpg"）;
//创建过滤器
AForge.Imaging.Filters.Addfilter=newAForge.Imaging.Filters.Add（bt）;
//图像相加
BitmapresultImage=filter.Apply（bt1）;
运行结果如下图。
AdditiveNoise:
通俗的翻译,我们可以理解为添加剂噪声滤波器,在原始图像的像素中添加一个随机值,随机值由IRandomNumberGenerator生成,示例如下:
Bitmapbt=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\1.jpg"）;
pictureBox1.Image=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\1.jpg"）;
//创建随机数组
IRandomNumberGeneratorgenerator=newUniformGenerator（newRange（-50,50））;
//创建过滤器
AForge.Imaging.Filters.AdditiveNoisefilter=newAForge.Imaging.Filters.AdditiveNoise（generator）;
//图像处理
filter.ApplyInPlace（bt）;
运行结果如下。
BackwardQuadrilateralTransformation:
后向四边形转换,可以实现将原始图像转换到目标图像的四边形区域当中,示例如下:
Bitmapbt=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\1.jpg"）;
Bitmapbt1=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\2.jpg"）;
//定义四边形角点
Listcorners=newList（）;
corners.Add（newIntPoint（99,99））;
corners.Add（newIntPoint（156,79））;
corners.Add（newIntPoint（184,126））;
corners.Add（newIntPoint（122,150））;
//createfilter
AForge.Imaging.Filters.BackwardQuadrilateralTransformationfilter=newAForge.Imaging.Filters.BackwardQuadrilateralTransformation（bt,corners）;
//applythefilter
BitmapnewImage=filter.Apply（bt1）;
运行结果:
BayerDithering:
基于Bayer矩阵的图像有序抖动,实现如下:
Bitmapbt=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\1.jpg"）;
Bitmapbt1=bt.Clone（newRectangle（newPoint（0,0）,bt.Size）,PixelFormat.Format8bppIndexed）;
//创建过滤器
AForge.Imaging.Filters.BayerDitheringfilter=newAForge.Imaging.Filters.BayerDithering（）;
//图像过滤
filter.ApplyInPlace（bt1）;
运行结果:
BayerFilter:
通过色彩传感器建立色彩矩阵将灰度图转为彩色图。
Bitmapbt=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\3.jpg"）;
//Bitmapbt1=bt.Clone（newRectangle（newPoint（0,0）,bt.Size）,PixelFormat.Format8bppIndexed）;
//生成过滤器
BayerFilterfilter=newBayerFilter（）;
//applythefilter
BitmaprgbImage=filter.Apply（bt）;
运行结果:
BilateralSmoothing:
使用色彩和空间因子进行保存边缘效应,消除噪声的双向平滑。
示例如下:
Bitmapbt=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\2.jpg"）;
//createfilter
AForge.Imaging.Filters.BilateralSmoothingfilter=newAForge.Imaging.Filters.BilateralSmoothing（）;
filter.KernelSize=7;
//空间因子
filter.SpatialFactor=10;
//色彩因子
filter.ColorFactor=60;
filter.ColorPower=0.5;
//applythefilter
filter.ApplyInPlace（bt）;
运行结果:
BlobsFiltering:
将一定大小的对象剔除,示例如下:
Bitmapbt=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\1.bmp"）;
//创建过滤器
AForge.Imaging.Filters.BlobsFilteringfilter=newAForge.Imaging.Filters.BlobsFiltering（）;
//设置过滤条件（对象长、宽至少为70）
filter.CoupledSizeFiltering=true;
filter.MinWidth=100;
filter.MinHeight=80;
filter.ApplyInPlace（bt）;
运行结果:
Blur:
对图像实施模糊变换。
BradleyLocalThresholding:
局部阈值处理,当像素值比邻近窗体所有像素的均值低百分之t时将该点取为黑,否者均为白。
示例如下:
Bitmapbt=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\2.jpg"）;
AForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholdingfilter=newAForge.Imaging.Filters.BradleyLocalThresholding（）;
filter.ApplyInPlace（bt）;
运行结果:
BrightnessCorrection:
灰度矫正,若输入的矫正数p为正,则将输入图像灰度值范围变换为【0,255-p】,输出范围为【p,255】,当为负时输入范围【-p,255】,输出范围【0,255-p】。
CannyEdgeDetector:
使用Canny边缘检测算子检测边缘,示例如下:
Bitmapbt=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\1.jpg"）;
Bitmapbt1=bt.Clone（newRectangle（newPoint（0,0）,bt.Size）,System.Drawing.Imaging.PixelFormat.Format8bppIndexed）;
AForge.Imaging.Filters.CannyEdgeDetectorfilter=newAForge.Imaging.Filters.CannyEdgeDetector（）;
filter.ApplyInPlace（bt1）;
运行结果:
CanvasCrop,CanvasFill,CanvasMove:
对特定区域进行色彩填充,或对图像进行整体移动。
ChannelFiltering:
对彩色图像RGB通道进行灰度过滤,在某以特定范围的至将被保留或去除,使用如下:
Bitmapbt=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\1.jpg"）;
AForge.Imaging.Filters.ChannelFilteringfilter=newAForge.Imaging.Filters.ChannelFiltering（）;
//确定通道过滤范围
filter.Red=newIntRange（0,255）;
filter.Green=newIntRange（100,255）;
filter.Blue=newIntRange（100,255）;
filter.ApplyInPlace（bt）;
运行结果:
Closing:
方法:
对图像中的单个对象进行膨胀,在进行侵蚀,由于膨胀会使本来不相连的独立对象相互连接,使得即是侵蚀也依旧能保持对象的相连状态。
ColorRemapping:
与LevelsLinear不同,ColorRemapping可以对图像进行非线性变换,示例如下:
Bitmapbt=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\1.jpg"）;
byte[]map=newbyte[256];
for（inti=0;i<256;i++）
{
map[i]=（byte）Math.Min（255,Math.Pow（2,（double）i/32））;
}
//createfilter
AForge.Imaging.Filters.ColorRemappingfilter=newAForge.Imaging.Filters.ColorRemapping（map,map,map）;
//applythefilter
filter.ApplyInPlace（bt）;
运行结果:
Connectedcomponentslabeling:
通过为不同对象去不同颜色来区别图像中的不同部分。
ConservativeSmoothing:
使用矩阵窗口在图像中搜索,将窗口中最小或最大值用平均值来代替以此消除噪声。
Convolution:
卷积操作,通过设置不同的卷积矩阵获得不同的图像处理效果,如下面示例:
Bitmapbt=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\1.jpg"）;
pictureBox1.Image=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\1.jpg"）;
//定义卷积核
int[,]kernel={
{-2,-1, 0},
{-1, 1, 1},
{ 0, 1, 2}};
//创建过滤器
AForge.Imaging.Filters.Convolutionfilter=newAForge.Imaging.Filters.Convolution（kernel）;
filter.ApplyInPlace（bt）;
运行结果:
CornersMarker:
通过角点算法探测并高亮显示角点,示例如下:
Bitmapbt=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\1.bmp"）;
//createcornerdetector'sinstance
SusanCornersDetectorscd=newSusanCornersDetector（）;
//createcornermakerfilter
AForge.Imaging.Filters.CornersMarkerfilter=newAForge.Imaging.Filters.CornersMarker（scd,Color.Black）;
//applythefilter
filter.ApplyInPlace（bt）;
运行结果:
Crop:
对原始图像确定矩形边界点并生成新图。
Difference:
原始图像与叠置图像的差分运算。
DifferenceEdgeDetector:
在四方向上计算像素的差分最大值,因此获得边缘线（原始图像为灰度图）,示例如下:
Bitmapbt=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\1.jpg"）;
pictureBox2.Image=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\1.jpg"）;
//createfilter
AForge.Imaging.Filters.DifferenceEdgeDetectorfilter=newAForge.Imaging.Filters.DifferenceEdgeDetector（）;
//applythefilter
filter.ApplyInPlace（bt）;
运行结果:
Dilatation:
膨胀算法,原理十分简单,去一定的临近像素,并将;临近像素最大值赋给当前像素。
Edges:
简单的边缘探测。
Erosion:
图像侵蚀,与膨胀算法完全相反,将临近像素最小值赋给当前点。
EuclideanColorFiltering:
欧几里德色彩过滤,使用RGB球体对色彩进行过滤。
ExtractBiggestBlob:
从图像中裁剪出最大的对象。
ExtractChannel:
获得彩色图像中的一个通道,并返回灰度图像。
FillHoles:
用于填补空洞。
FilterIterator:
用于过滤迭代操作,该类本身并未实现过滤功能,示例如下:
Bitmapbt=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\1.jpg"）;
FiltersSequencefilterSequence=newFiltersSequence（）;
filterSequence.Add（newHitAndMiss（
newshort[,]{{0,0,0},{-1,1,-1},{1,1,1}},
HitAndMiss.Modes.Thinning））;
filterSequence.Add（newHitAndMiss（
newshort[,]{{-1,0,0},{1,1,0},{-1,1,-1}},
HitAndMiss.Modes.Thinning））;
filterSequence.Add（newHitAndMiss（
newshort[,]{{1,-1,0},{1,1,0},{1,-1,0}},
HitAndMiss.Modes.Thinning））;
filterSequence.Add（newHitAndMiss（
newshort[,]{{-1,1,-1},{1,1,0},{-1,0,0}},
HitAndMiss.Modes.Thinning））;
filterSequence.Add（newHitAndMiss（
newshort[,]{{1,1,1},{-1,1,-1},{0,0,0}},
HitAndMiss.Modes.Thinning））;
filterSequence.Add（newHitAndMiss（
newshort[,]{{-1,1,-1},{0,1,1},{0,0,-1}},
HitAndMiss.Modes.Thinning））;
filterSequence.Add（newHitAndMiss（
newshort[,]{{0,-1,1},{0,1,1},{0,-1,1}},
HitAndMiss.Modes.Thinning））;
filterSequence.Add（newHitAndMiss（
newshort[,]{{0,0,-1},{0,1,1},{-1,1,-1}},
HitAndMiss.Modes.Thinning））;
//进行十次迭代
AForge.Imaging.Filters.FilterIteratorfilter=newAForge.Imaging.Filters.FilterIterator（filterSequence,10）;
BitmapnewImage=filter.Apply（bt）;
运行结果:
GammaCorrection:
基于公式:
V（output）=V（input）^g,g为改正系数。
GaussianBlur,GaussianSharpen:
高斯模糊,高思锐化。
Grayscale:
图像的灰度变换,R\G\B三通道以一定的比值求和获得像素灰度值。
GrayscaleToRGB:
将灰度图转换为彩色图。
HistogramEqualization:
直方图均衡化,示例如下:
Bitmapbt=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\1.jpg"）;
//创建过滤器
AForge.Imaging.Filters.HistogramEqualizationfilter=newAForge.Imaging.Filters.HistogramEqualization（）;
filter.ApplyInPlace（bt）;
运行结果:
HomogenityEdgeDetector:
边缘探测。
IterativeThreshold:
迭代阈值法,最后生成非黑即白的图像,具体算法过程为:
1）设定初始阈值,小于阈值取背景色,大于阈值取对象色2）阈值的一半继续迭代运算3）当上一阈值与本阈值只差绝对值小于某值时停止运算。
OilPainting:
处理原理很简单:
首先确定一定的搜索面积,在搜索区域内寻找出现频率最高的灰度值,找到后将其值赋值给当前搜索中心像素。
示例如下:
Bitmapbt=newBitmap（@"C:
\Users\GAOXIANG\Desktop\1.jpg"）;
//确定画笔为15
OilPaintingfilter=newOilPainting（30）;
//applythefilter
filter.ApplyInPlace（bt）;
运行结果:
Opening:
相当于对图像先进行侵蚀后进行膨胀。
Pixellate:
通过产生一定的矩形大小,使矩形中的像素具有相同的像素值,以此产生类似于马赛克的图像效果。
QuadrilateralTransformation:
提取原图像中的四边形区域的图像信息。
StereoAnaglyph:
用于产生立体视图,提供的初始影像应当具有不同的视角,示例如下:
//createfilter
StereoAnaglyphfilter=newStereoAnaglyph（）;
//setrightimageasoverlay
filter.Overlay=rightImage
//applythefilter（providingleftimage）
BitmapresultImage=filter.Apply（leftImage）;
运行结果:
TexturedFilter:
为图片创建纹理。
Threshold:
基于特定阈值的图像二值化,当像素值大于阈值,为白色,小于阈值则取黑色。
WaterWave:
使图像具有水波纹效果。
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