Emgucv是一个开源计算机视觉库，它是OpenCV的一个.NET版本，专为C#、VB.NET和其他.NET语言设计。在本文中，我们将深入探讨如何利用EmguCV进行视频图像采集，以及C#语言在此过程中的应用。 理解EmguCV的基本结构至关重要。EmguCV提供了丰富的类库，如Capture、Image和VideoWriter等，它们是处理图像和视频的核心。Capture类用于从摄像头或视频文件中获取帧，而Image类则用于存储和操作图像数据。VideoWriter类则用于将图像序列保存为视频文件。 在C#中，使用EmguCV进行视频图像采集的第一步是创建一个Capture对象，这通常是通过传递设备ID（默认为0，表示第一个摄像头）来实现的。例如： ```csharp using Emgu.CV; using Emgu.CV.Structure; Capture capture = new Capture(0); ``` 一旦捕获对象被创建，就可以使用它的QueryFrame方法来获取每一帧的图像。这个图像通常是一个Bitmap对象，可以进一步处理，如显示在窗口上或者进行分析： ```csharp Mat frame = capture.QueryFrame(); Image image = frame.ToImage(); ``` 在这个过程中，`ToImage`方法将Mat对象转换为更方便在C#中使用的Image对象。Bgr表示颜色空间，byte表示每个像素有8位深度。 图像采集不仅仅是获取帧，还可能涉及到帧的处理，如灰度化、边缘检测或人脸识别。例如，可以使用CvtColor方法将彩色图像转换为灰度图像： ```csharp image.ConvertGrayScale(); ``` 如果需要实时显示采集的图像，可以创建一个Form，并在其中添加PictureBox控件。然后将处理过的图像设置为PictureBox的Image属性： ```csharp pictureBox.Image = image.ToBitmap(); ``` 此外，EmguCV还支持视频的录制。如果想将连续的图像保存为视频文件，可以创建一个VideoWriter对象，指定输出文件名、帧率、编码器和帧大小： ```csharp VideoWriter video = new VideoWriter("output.avi", VideoWriter.Fourcc('M', 'J', 'P', 'G'), capture.FrameRate, capture.FrameSize, true); ``` 每处理完一帧后，用Write方法写入到视频文件： ```csharp video.Write(frame); ``` 记得在完成操作后释放资源： ```csharp capture.Dispose(); video.Dispose(); ``` 利用EmguCV和C#进行视频图像采集涉及到摄像头初始化、帧的获取与处理、图像显示以及视频录制等多个环节。开发者可以通过组合这些基本操作，实现复杂的计算机视觉应用，如视频监控系统。在实际项目中，还可以根据需求添加异常处理、多线程支持等功能，以提升程序的稳定性和效率。

C#版OpenCV--EMguCV，实现交通标志识别实例，基本代码，完美注释

C# EmguCV 人脸识别 训练库文件 xml打包，包含所有的人脸识别训练库

C# 选择一张图片，鼠标点击后出现此点坐标对应LAB值和RGB值，利用emgucv矩阵实现，简单易懂

c# _EmguCV移动检测\运动检测

c# 通过emgucv调用gpu推理yolov7和yolov7-tiny，darknet版本。

c#运用emgucv4.6.0版本调用gpu推理yolov7，darknet版本。RTX2060显卡推理yolov7-tiny总耗时是6ms，推理yolov7总耗时26ms。注意不是pytorch。

该资源为C#源码调用EmguCV实现简单的影像处理：相机采集成像、图片拼接、角点分析、轮廓分析、亮点中心位置、二值化、图片旋转、斑点分析、图上标记Mark、绘图功能、曝光时间设置、图像缩放等功能

在VS2010环境下用C#简单实现emgucv的imagebox控件和VS的picturebox控件，同时显示巴斯勒相机画面，有连续、单张和停止功能。

车牌识别，目前支持蓝牌、绿牌、黄牌、白牌，demo使用.net 4.6.2框架开发，识别模块使用emgu.cv V4.5.5.4823，文字识别使用Tesseract OCR，字库使用了自己生成的gw.traineddata和gwgreen.traineddata训练文件，导出使用了组件EPPlus V6.0.5，用于进行批量识别时的信息导出。测试了白天、夜晚有灯光条件下的识别率，在正对车牌的情况下基本能够达到90%以上的识别。识别速度上有待提升，因为使用了色块识别因此不同颜色优先级不同。此识别方式仅供大家学习使用，非授权不得用于商业使用。