内容概要：本文详细介绍了如何利用OpenCVSharp库进行金属板材平整度检测的方法和技术细节。首先，通过角点检测算法（如Shi-Tomasi和Harris）识别金属板表面的特征点，特别是那些由于变形而产生的不规则突变点。接着，通过对角点分布的统计分析，如计算方差和凸包周长，来量化表面平整度。此外，针对反光严重的问题，提出了预处理步骤，如高斯模糊和平滑处理，以及CLAHE直方图均衡化，以提高检测准确性。文中还讨论了参数选择的经验法则及其对结果的影响。 适合人群：从事工业自动化、机器视觉领域的工程师和技术人员，尤其是对图像处理和质量检测感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于工厂生产线上的金属板材质量检测，能够快速筛查出存在明显缺陷的产品，减少人工检测的工作量并提高检测效率。主要目标是在保证一定精度的前提下，提供一种高效、可靠的自动化检测手段。 其他说明：虽然该方法对于一般工业应用场景已经足够精确，但对于航空航天等超高精度要求的场合，则推荐采用更加先进的检测设备如激光扫描仪。同时，在实际部署过程中需要注意不同光照条件下的参数调整，确保系统的鲁棒性和稳定性。

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C# OpenCvSharp DNN 部署yolov4目标检测 源码 博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_46771779/article/details/136052644

在计算机视觉领域，OpenCVSharp是一个非常强大的库，它为C#程序员提供了OpenCV的功能，使得图像处理变得简单易行。本示例主要探讨的是如何使用OpenCVSharp进行形态学操作，特别是针对特定区域的标注、膨胀和腐蚀操作。形态学操作是图像处理中的重要一环，它们可以用于消除噪声、连接分离的物体、分离相邻物体等。 1. **形态学基础** 形态学操作源于数学形态学，是一类基于形状分析的图像处理技术。主要包括膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等。这些操作通常用于处理二值图像，即图像只包含前景（目标）和背景两部分。 2. **标注特定区域** 在OpenCVSharp中，你可以使用`DrawContours`函数来标注特定的图像区域。你需要通过`FindContours`找到图像中的轮廓，然后使用`DrawContours`在原始图像上绘制出这些轮廓，通常用不同的颜色或线型表示。 3. **膨胀操作** 膨胀是一种扩大物体形状的操作，它通过在物体边界处添加像素来实现。在OpenCVSharp中，你可以使用`Dilate`函数来进行膨胀操作。该函数接受一个结构元素（通常为矩形、十字或椭圆），结构元素决定了膨胀的形状和大小。膨胀常用于连接分离的物体或者扩大物体的边界，以便更容易识别。 4. **腐蚀操作** 腐蚀与膨胀相反，它会减小物体的面积，通过移除边界附近的像素来实现。OpenCVSharp中的`Erode`函数用于执行腐蚀操作。同样，也需要提供一个结构元素。腐蚀常用于去除小的噪声点，或者使物体变薄以便于分离。 5. **组合操作** 开运算（Opening）是先腐蚀后膨胀的过程，常用于消除小的噪声点同时保持大物体的基本形状。闭运算（Closing）则是先膨胀后腐蚀，有助于连接分离的物体和填充物体内部的小孔洞。在OpenCVSharp中，可以使用`MorphologyEx`函数执行这两种组合操作。 6. **实际应用** 这些形态学操作在很多领域都有应用，例如在自动驾驶中识别路标、在医学成像中分割肿瘤、在工业检测中识别缺陷等。 在提供的压缩包文件“WFM_ImageMorphology”中，可能包含了演示以上操作的代码示例和结果图像。通过学习和理解这些示例，你将能够熟练地在自己的项目中应用OpenCVSharp进行形态学操作，提高图像处理的效率和准确性。

测试环境： vs2019 net framework4.7.2 opencvsharp4.8 博客地址： blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/135271320 演示： bilibili.com/video/BV1AG411r7fW 源码更新时间：20240413

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搬运至Github，下载不易，分享大家。 当前最新版Opencv的Csharp运行库，release版，非源代码。 原下载链接如下： https://github.com/shimat/opencvsharp/releases

unity中直接放到Plugins文件夹下面，然后脚本里引用即可使用，本人亲测