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  • 导入OpenCV库
  • 首先,在使用OpenCV之前,您需要将其库文件导入您的C#项目中。可以通过NuGet包管理器来添加OpenCV库,或者手动将库文件添加到您的项目中。如果您使用的是Visual Studio,可以按照以下步骤来添加OpenCV库:

  • 右键单击您的项目,选择“属性”;
  • 在“属性页”中,选择“VC++目录”;
  • 在“VC++目录”中,选择“包含目录”,并添加OpenCV的include文件夹路径;
  • 选择“库目录”,并添加OpenCV的lib文件夹路径;
  • 在“链接器”选项中,选择“输入”,并添加OpenCV的库文件名,例如“opencv_core300.lib”。
  • 完成上述步骤后,您的项目就可以使用OpenCV库了。

  • 读取图像文件
  • 接下来,您需要读取包含颜色方块的图像文件。您可以使用OpenCV的cv::imread()函数来读取图像文件,并将其转换为Mat类型的对象。以下是示例代码:

    Mat image = Cv2.ImRead("image_path.jpg", ImreadModes.Color);
    
  • 筛选出颜色方块
  • 接下来,您需要使用OpenCV的颜色空间转换函数将图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间。在HSV颜色空间中,每个像素由三个分量组成:色调(Hue)、饱和度(Saturation)和明度(Value)。您可以使用cv::cvtColor()函数进行转换。以下是示例代码:

    Mat hsvImage = new Mat();
    Cv2.CvtColor(image, hsvImage, ColorConversionCodes.BGR2HSV);
    

    接下来,您可以使用cv::inRange()函数来筛选出符合条件的颜色方块。这个函数需要指定颜色范围的下限和上限。以下是示例代码:

    Mat mask = new Mat();
    Scalar lower = new Scalar(hue_min, saturation_min, value_min);
    Scalar upper = new Scalar(hue_max, saturation_max, value_max);
    Cv2.InRange(hsvImage, lower, upper, mask);
    

    其中,hue_min、saturation_min、value_min、hue_max、saturation_max、value_max是您指定的颜色范围的下限和上限。

  • 框出颜色方块
  • 最后,您可以使用OpenCV的cv::findContours()函数来查找颜色方块的轮廓,并使用cv::rectangle()函数来在图像上框出颜色方块。以下是示例代码:

    Point[][] contours;
    HierarchyIndex[] hierarchy;
    Cv2.FindContours(mask, out contours, out hierarchy, RetrievalModes.Tree, ContourApproximationModes.ApproxSimple);
    foreach (var contour in contours)
        var rect = Cv2.BoundingRect(contour);
        Cv2.Rectangle(image,
            shelgi
            OpenCV