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data,data.asp 网站 破解,oracle数据库做的网站,网页图标素材,云服务安装两个wordpress尺寸测量是计算机视觉的重要应用,通过图像处理技术可以实现对物体实际物理尺寸的非接触式测量。本方案基于 C# 和 OpenCVSharp 实现,通过参考物标定与轮廓分析相结合的方式,实现高精度尺寸测量。 实现原理 尺寸测量的核心是建立像素尺寸与实际物理尺寸的映射关系,主要步骤…

尺寸测量是计算机视觉的重要应用,通过图像处理技术可以实现对物体实际物理尺寸的非接触式测量。本方案基于 C# 和 OpenCVSharp 实现,通过参考物标定与轮廓分析相结合的方式,实现高精度尺寸测量。

实现原理

尺寸测量的核心是建立像素尺寸与实际物理尺寸的映射关系,主要步骤包括:

  1. 使用已知尺寸的参考物进行标定,计算像素 - 毫米转换比例
  2. 对目标图像进行预处理(去噪、边缘检测)
  3. 提取目标物体轮廓
  4. 计算目标在图像中的像素尺寸
  5. 结合标定比例转换为实际物理尺寸

核心实现代码

using System;
using System.Collections.Generic;
using OpenCvSharp;namespace ObjectSizeMeasurement
{/// <summary>/// 尺寸测量处理器/// </summary>public class SizeMeasurementProcessor{#region 配置参数/// <summary>/// 像素到毫米的转换比例/// </summary>public double PixelsPerMillimeter { get; private set; } = 0;/// <summary>/// 高斯模糊核大小/// </summary>public int GaussianKernelSize { get; set; } = 3;/// <summary>/// Canny边缘检测低阈值/// </summary>public double CannyThreshold1 { get; set; } = 50;/// <summary>/// Canny边缘检测高阈值/// </summary>public double CannyThreshold2 { get; set; } = 150;/// <summary>/// 轮廓面积过滤阈值(最小面积)/// </summary>public double MinContourArea { get; set; } = 100;/// <summary>/// 是否显示调试信息/// </summary>public bool ShowDebugInfo { get; set; } = false;#endregion#region 公共方法/// <summary>/// 使用参考物进行标定,建立像素与毫米的转换关系/// </summary>/// <param name="imagePath">包含参考物的图像路径</param>/// <param name="referenceWidthMm">参考物实际宽度(毫米)</param>/// <param name="referenceHeightMm">参考物实际高度(毫米)</param>/// <returns>标定是否成功</returns>public bool Calibrate(string imagePath, double referenceWidthMm, double referenceHeightMm){using (Mat image = Cv2.ImRead(imagePath, ImreadModes.Color)){if (image.Empty()){throw new Exception("无法加载标定图像");}return Calibrate(image, referenceWidthMm, referenceHeightMm);}}/// <summary>/// 使用参考物进行标定,建立像素与毫米的转换关系/// </summary>/// <param name="image">包含参考物的图像</param>/// <param name="referenceWidthMm">参考物实际宽度(毫米)</param>/// <param name="referenceHeightMm">参考物实际高度(毫米)</param>/// <returns>标定是否成功</returns>public bool Calibrate(Mat image, double referenceWidthMm, double referenceHeightMm){// 预处理图像Mat processed = PreprocessImage(image);// 查找参考物轮廓(假设参考物是图像中最大的矩形物体)var contours = FindContours(processed);if (contours.Count == 0){Console.WriteLine("未找到参考物轮廓");return false;}// 找到最大的轮廓作为参考物int maxContourIdx = 0;double maxAr
http://www.dtcms.com/a/437613.html

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