【OpenCV】在Linux上使用OpenCvSharp

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所属分类:.NET技术
摘要

前言OpenCV是一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,它具有C++,Python,Java和MATLAB接口,并支持Windows,Linux,Android和Mac OS。OpenCvSharp是一个OpenCV的 .Net wrapper,应用最新的OpenCV库开发,使用习惯比EmguCV更接近原始的OpenCV,该库采用LGPL发行,对商业应用友好。


前言

OpenCV是一个基于Apache2.0许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,它具有C++,Python,Java和MATLAB接口,并支持Windows,Linux,Android和Mac OS。OpenCvSharp是一个OpenCV的 .Net wrapper,应用最新的OpenCV库开发,使用习惯比EmguCV更接近原始的OpenCV,该库采用LGPL发行,对商业应用友好。

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1. 项目环境

  • 编码环境:Visual Studio Code
  • 程序框架:.NET 6.0

  目前在Linux上使用C#语言官方提供了Visual Studio Code平台,所以在此处我们演示使用Visual Studio Code进行演示。而代码的运行与配置使用dotnet指令实现。

  关于Visual Studio Code以及.NET的安装方式可以参考一下官方教程:

在 Linux 上安装 .NET:由于Linux系统环境类型较多,所以可以根据官方提供的教程并根据自己的系统安装即可;

Visual Studio Code on Linux:大家可以根据自己的环境进行安装。

2. 创建控制台项目

  此处使用dotnet指令创建新项目,在Visual Studio Code的终端中输入一下指令:

dotnet new console --framework net6.0 --use-program-main -o test_opencvsharp 

  如下图所示,在终端中输入以下指令后,会自动创建新的项目以及项目文件夹。
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  在创建好项目后,我们使用vscode打开,输入以下指令,如下图所示:

test_opencvsharp code . 

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3. 添加 Nuget Package 程序包

  OpenCvSharp4是一个可以跨平台使用的程序包,并且官方也提供了编译好的程序包,用户可以根据自己的平台进行安装。在Linux上,主要需要安装一下两个包,分别是OpenCvSharp4的官方程序包以及OpenCvSharp4的运行依赖包。

dotnet add package OpenCvSharp4 dotnet add package OpenCvSharp4_.runtime.ubuntu.20.04-x64 

  依次输入指令后输出如下图所示:
【OpenCV】在Linux上使用OpenCvSharp
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  安装完上面两个安装包后,项目的配置的文件中会增加下面两个配置。

<Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk">    <PropertyGroup>     <OutputType>Exe</OutputType>     <TargetFramework>net6.0</TargetFramework>     <ImplicitUsings>enable</ImplicitUsings>     <Nullable>enable</Nullable>   </PropertyGroup>    <ItemGroup>     <PackageReference Include="OpenCvSharp4" Version="4.9.0.20240103" />     <PackageReference Include="OpenCvSharp4_.runtime.ubuntu.20.04-x64" Version="4.9.0.20240103" />   </ItemGroup>  </Project> 

  接下来运行dotnet run,检验项目中是否包含所需要的配置文件:OpenCvSharp.dllruntimes/ubuntu.20.04-x64/native/。打开项目运行生成的文件夹bin/{build_config}/{dotnet_version}/,在本项目中是bin/Debug/net6.0/文件夹,如下图所示:

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可以看出,在程序运行后,安装的程序包中所有项目都已经加载到当前项目中,如果出现缺失,就需要找到程序包位置,将该文件复制到指定路径。

5. 安装依赖项目

  在上面的测试中,并为使用到安装的OpenCvSharp4,因此运行并未出现其他错误,如果主机电脑之前没有安装使用过OpenCV,所以第一次使用需要配置依赖项目。
  首先第一步检查一下缺少什么依赖项,在终端中输入以下指令:

ldd libOpenCvSharpExtern.so 

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  如上图所示,经过ldd检测后,发现存在未安装的依赖,接下爱就是安装相应的依赖项,首先是解决tesseract缺少,在终端输入以下指令:

sudo apt install tesseract-ocr 

  安装完成后再进行依赖项检测,如下图所示:
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  可以看出,经过安装后,该依赖项已经可以检测到,接下来就是安装其他依赖项,依次输入以下指令即可:

sudo apt install libdc1394-dev sudo apt install libavcodec-dev  sudo apt install libavformat-dev sudo apt install libswscale-dev sudo apt install libopenexr-dev 

  最后,安装完成后,在进行检测,如下图所示,可以看出,目前已经成功检测到所有依赖项,程序就可以正常使用了。
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4. 测试应用

  最后我们编写项目代码进行测试,如下面代码所示:

using System; using OpenCvSharp; namespace test_opencvsharp  {     internal class Program     {         static void Main(string[] args)         {             Mat image = Cv2.ImRead("image.jpg");             Mat image2=new Mat();             if (image!=null)             {                 Console.WriteLine("srcImg is OK!");             }             Console.WriteLine("图像的宽度是:{0}",image.Rows);             Console.WriteLine("图像的高度是:{0}", image.Cols);             Console.WriteLine("图像的通道数是:{0}", image.Channels());             Cv2.ImShow("src", image);             Cv2.CvtColor(image, image2, ColorConversionCodes.RGB2GRAY);//转为灰度图像             Cv2.ImShow("src1", image2);             Cv2.WaitKey(0);             Cv2.DestroyAllWindows();//销毁所有窗口         }     } } 

  项目代码运行后,最后呈现效果如下图所示:

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5. 总结

  在本次项目中,我们成功实现了在Linux上使用OpenCvSharp,并成功配置了OpenCvSharp依赖库,实现了在.NET 6.0环境下使用C#语言调用OpenCvSharp库,实现的图片数据的读取以及图像色彩转换,并进行了图像展示。