发布：2024/2/4 13:56:37作者：管理员 来源：本站 浏览次数：467

用 OpenCVSharp 4.5 跑一遍 OpenCV官方教程

原官方教程链接：OpenCV: Video Input with OpenCV and similarity measurement

   using System;

   using OpenCvSharp;

   namespace ConsoleApp1

   {

       class tutorial34 : ITutorial

       {

           public void Run()

           {

               int psnrTriggerValue = 40, delay = 100;

               string sourceReference =   @"I:\csharp\videos\Megamind.avi";

               string sourceCompareWith = @"I:\csharp\videos\Megamind_bugy.avi";

               int frameNum = -1;          // Frame counter

               VideoCapture captRefrnc = new VideoCapture(sourceReference);

               VideoCapture captUndTst = new VideoCapture(sourceCompareWith);

               if (!captRefrnc.IsOpened())

               {

                   Console.WriteLine("Could not open reference {0}", sourceReference);

                   return;

               }

               if (!captUndTst.IsOpened())

               {

                   Console.WriteLine("Could not open case test {0}", sourceCompareWith);

                   return;

               }

               Size refS = new Size((int)captRefrnc.Get(VideoCaptureProperties.FrameWidth),

                                (int)captRefrnc.Get(VideoCaptureProperties.FrameHeight)),

                    uTSi = new Size((int)captUndTst.Get(VideoCaptureProperties.FrameWidth),

                                (int)captUndTst.Get(VideoCaptureProperties.FrameHeight));

               if (refS != uTSi)

               {

                   Console.WriteLine("Inputs have different size!!! Closing.");

                   return;

               }

               string WIN_UT = "Under Test";

               string WIN_RF = "Reference";

               // Windows

               Cv2.NamedWindow(WIN_RF, WindowFlags.AutoSize);

               Cv2.NamedWindow(WIN_UT, WindowFlags.AutoSize);

               Cv2.MoveWindow(WIN_RF, 400, 0);         //750,  2 (bernat =0)

               Cv2.MoveWindow(WIN_UT, refS.Width, 0);         //1500, 2

               Console.WriteLine("Reference frame resolution: Width={0},Height={1} of nr#", refS.Width, refS.Height, captRefrnc.Get(VideoCaptureProperties.FrameCount));

               Console.WriteLine("PSNR trigger value {0}", psnrTriggerValue);

               Mat frameReference = new Mat(), frameUnderTest = new Mat();

               double psnrV;

               Scalar mssimV;

               for (; ; ) //Show the image captured in the window and repeat

               {

                   captRefrnc.Read(frameReference);

                   captUndTst.Read(frameUnderTest);

                   if (frameReference.Empty() || frameUnderTest.Empty())

                   {

                       Console.WriteLine(" < < <  Game over!  > > > ");

                       break;

                   }

                   ++frameNum;

                   Console.Write("Frame: {0} #", frameNum);

                   psnrV = getPSNR(frameReference, frameUnderTest);

                   Console.Write("PSNR {0} dB", psnrV);

                   if (psnrV < psnrTriggerValue && psnrV > 0)

                   {

                       mssimV = getMSSIM(frameReference, frameUnderTest);

                       Console.Write(" MSSIM: R {0}%, G {1}%, B {2}% ", mssimV.Val2 * 100, mssimV.Val1 * 100, mssimV.Val0 * 100);

                   }

                   Console.WriteLine("");

                   Cv2.ImShow(WIN_RF, frameReference);

                   Cv2.ImShow(WIN_UT, frameUnderTest);

                   char c = (char)Cv2.WaitKey(delay);

                   if (c == 27) break;

               }

           }

           // ![get-psnr]

           private double getPSNR(Mat I1, Mat I2)

           {

               Mat s1 = new Mat();

               Cv2.Absdiff(I1, I2, s1);       // |I1 - I2|

               s1.ConvertTo(s1, MatType.CV_32F);  // cannot make a square on 8 bits

               s1 = s1.Mul(s1);           // |I1 - I2|^2

               Scalar s = Cv2.Sum(s1);        // sum elements per channel

               double sse = s.Val0 + s.Val1 + s.Val2; // sum channels

               if (sse <= 1e-10) // for small values return zero

                   return 0;

               else

               {

                   double mse = sse / (double)(I1.Channels() * I1.Total());

                   double psnr = 10.0 * Math.Log10((255 * 255) / mse);

                   return psnr;

               }

           }

           // ![get-psnr]

           // ![get-mssim]

           private Scalar getMSSIM(Mat i1, Mat i2)

           {

               const double C1 = 6.5025, C2 = 58.5225;

               /***************************** INITS **********************************/

               //int d = CV_32F;

               Mat I1 = new Mat(), I2 = new Mat();

               i1.ConvertTo(I1, MatType.CV_32F);            // cannot calculate on one byte large values

               i2.ConvertTo(I2, MatType.CV_32F);

               Mat I2_2 = I2.Mul(I2);        // I2^2

               Mat I1_2 = I1.Mul(I1);        // I1^2

               Mat I1_I2 = I1.Mul(I2);        // I1 * I2

               /*************************** END INITS **********************************/

               Mat mu1 = new Mat(), mu2 = new Mat();                   // PRELIMINARY COMPUTING

               Cv2.GaussianBlur(I1, mu1, new Size(11, 11), 1.5);

               Cv2.GaussianBlur(I2, mu2, new Size(11, 11), 1.5);

               Mat mu1_2 = mu1.Mul(mu1);

               Mat mu2_2 = mu2.Mul(mu2);

               Mat mu1_mu2 = mu1.Mul(mu2);

               Mat sigma1_2 = new Mat(), sigma2_2 = new Mat(), sigma12 = new Mat();

               Cv2.GaussianBlur(I1_2, sigma1_2, new Size(11, 11), 1.5);

               sigma1_2 -= mu1_2;

               Cv2.GaussianBlur(I2_2, sigma2_2, new Size(11, 11), 1.5);

               sigma2_2 -= mu2_2;

               Cv2.GaussianBlur(I1_I2, sigma12, new Size(11, 11), 1.5);

               sigma12 -= mu1_mu2;

               Mat t1, t2, t3;

               t1 = 2 * mu1_mu2 + C1;

               t2 = 2 * sigma12 + C2;

               t3 = t1.Mul(t2);                 // t3 = ((2*mu1_mu2 + C1).*(2*sigma12 + C2))

               t1 = mu1_2 + mu2_2 + C1;

               t2 = sigma1_2 + sigma2_2 + C2;

               t1 = t1.Mul(t2);                 // t1 =((mu1_2 + mu2_2 + C1).*(sigma1_2 + sigma2_2 + C2))

               Mat ssim_map = new Mat();

               Cv2.Divide(t3, t1, ssim_map);        // ssim_map =  t3./t1;

               Scalar mssim = Cv2.Mean(ssim_map);   // mssim = average of ssim map

               return mssim;

           }

       }

   }