前言
计算机视觉和深度学习领域，OpenCV作为一款强大的开源图像处理库，被广泛应用于各种图像算法开发中。然而，OpenCV的功能虽然强大，但其复杂的API和算法实现往往让开发人员感到困惑。
推荐一款基于C#与OpenCV 的图像处理与深度学习可视化工具。可以降低 OpenCV 的使用门槛，同时为深度学习模型的部署提供可视化支持，
该项目不仅集成了 OpenCV的常用功能，还结合了WPF的UI设计，为大家提供一个高效、直观的测试和调试平台。
项目介绍
项目专注于OpenCV功能的可视化操作，涵盖了大多数OpenCV的常用功能，并结合深度学习模型的部署，提供了一个完整的图像处理与算法开发解决方案。
通过 WPF 的强大UI功能和 MahApps.Metro的现代化控件，项目为用户提供了流畅的操作体验。
另外，项目还封装了许多复杂的OpenCV算法，方便大家快速调用和测试。
项目说明
1、OpenCV常用图像算法
通过封装和可视化OpenCV的常用功能，帮助用户快速理解和应用图像处理算法。
2、深度学习模型OnnxRuntime部署
支持深度学习模型的部署与推理，涵盖图像分类、目标检测、字符识别等任务。
3、WPF Canvas及其与图像算法的结合应用
利用 WPF 的 Canvas控件实现图像的可视化操作，提升用户交互体验。
4、MahApps.Metro的各种控件应用
使用MahApps.Metro的现代化UI控件，打造美观且功能丰富的界面。
5、封装使用较为复杂的OpenCV算法
将复杂的OpenCV算法封装成易于使用的模块，降低用户的学习成本。
6、方便测试调试算法
提供直观的调试工具，帮助我们快速验证和优化算法。
项目技术
UI部分
WPF：开发现代化的桌面应用程序界面。
Canvas：实现图像的绘制和交互操作。
MahApps.Metro：提供美观的UI控件和主题。
Caliburn.Micro：实现 MVVM架构，提升代码的可维护性。
FluentWPF：增强WPF的视觉效果，提供流畅的动画和交互。
算法部分
OpenCV：核心图像处理库，支持多种图像算法。
SkiaSharp：用于高性能的2D图形绘制。
Math.NET：提供数学计算功能，支持线性代数、统计等。
ScottPlot：用于绘制数据图表，支持实时更新。
OnnxRuntime：用于部署和运行深度学习模型。
项目功能
预处理部分
颜色空间：支持RGB、HSV、Lab等颜色空间的转换。
形态学操作：包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等。
空间滤波：支持均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
频率滤波：支持傅里叶变换、频域滤波等。
灰度变换：包括直方图均衡化、对比度拉伸等。
边缘检测：支持Canny、Sobel、Laplacian等算法。
污点矫正：用于修复图像中的噪声和瑕疵。
曝光融合：支持多曝光图像的融合。
几何变换部分
缩放：支持图像的放大和缩小。
旋转：支持任意角度的图像旋转。
平移：支持图像的平移操作。
金字塔化：支持图像金字塔的构建。
仿射变换：支持图像的仿射变换。
透视变换：支持图像的透视变换。
分割部分
阈值分割：支持全局阈值和自适应阈值分割。
颜色分割：基于颜色信息的图像分割。
形状分割：基于形状特征的图像分割。
掩膜分割：支持掩膜操作的分割。
GrabCut分割：基于GrabCut算法的图像分割。
K-Means聚类分割：基于K-Means算法的图像分割。
图分割：支持基于图论的图像分割。
特征部分
Harris角点检测：用于检测图像中的角点。
Shi-Tomasi角点检测：改进的角点检测算法。
SIFT：支持尺度不变特征变换。
SURF：支持加速稳健特征检测。
FAST：支持快速角点检测。
ORB：支持Oriented FAST and Rotated BRIEF特征检测。
SuperPoint：基于深度学习的特征检测。
Disk：支持基于磁盘的特征检测。
XFeat：支持高效的特征检测。
直方图：支持图像的直方图分析。
频谱图：支持图像的频域分析。
匹配部分
模板匹配：支持基于模板的图像匹配。
特征匹配：支持基于特征的图像匹配。
霍夫变换：支持直线和圆的检测。
轮廓查找：支持图像轮廓的查找和分析。
标定部分
单目标定：支持相机标定。
手眼标定：支持机器人手眼系统的标定。
畸变矫正：支持相机畸变的矫正。
深度学习部分
ResNet图像分类：支持基于ResNet的图像分类。
FasterRCNN目标检测：支持基于FasterRCNN的目标检测。
YOLO目标检测：支持基于YOLO的目标检测。
YOLO定向目标检测：支持基于YOLO的定向目标检测。
YOLO图像分割：支持基于YOLO的图像分割。
PaddleOCR字符识别：支持基于PaddleOCR的字符识别。
项目效果
关联项目
LabelSharp：标注工具，用于生成图像标注数据。
《C# 深度学习图像标注工具，自带YOLO v11模型》
项目地址
Gitee：gitee.com/lishilei052…
总结
项目通过集成 OpenCV和深度学习技术，WPF 的强大UI功能，为图像处理和算法开发人员提供了一个高效、直观的工具。
以上仅展示了OpenCV功能的可视化操作的部分功能。更多实用特性和详细信息，请大家访问项目地址。
希望通过本文能为 OpenCV 图像处理和算法开发方面提供有价值的参考。欢迎在评论区留言交流，分享您的宝贵经验和建议。
最后
如果你觉得这篇文章对你有帮助，不妨点个赞支持一下！你的支持是我继续分享知识的动力。如果有任何疑问或需要进一步的帮助，欢迎随时留言。
也可以加入微信公众号 [DotNet技术匠] 社区，与其他热爱技术的同行一起交流心得，共同成长！
优秀是一种习惯，欢迎大家留言学习！
