J'essaie de mettre en œuvre la détection de visage en C #. J'ai actuellement un contour noir + blanc d'une photo avec un visage à l'intérieur ( Ici ). Cependant, j'essaie maintenant de supprimer le bruit puis de dilater l'image afin d'améliorer la fiabilité lorsque je implémente la détection.
La méthode que j'ai jusqu'à présent est ici: p>
using System;
using System.Collections.Generic
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Drawing.Imaging;
namespace ImageErosion
{
public partial class Form1 : Form
{
public int CompareEmptyColor { get; set; }
public Form1()
{
InitializeComponent();
}
private void btErodeImage_Click(object sender, EventArgs e)
{
Image inputImage = pbInputImage.Image;
Image result = Process(inputImage);
pbInputImage.Image = result;
}
unsafe public Image Process(Image input)
{
Bitmap bmp = (Bitmap)input;
Bitmap bmpSrc = (Bitmap)input;
BitmapData bmData = bmp.LockBits(new Rectangle(0, 0, bmp.Width, bmp.Height),
ImageLockMode.ReadWrite,
PixelFormat.Format1bppIndexed);
int stride = bmData.Stride;
int stride2 = bmData.Stride * 2;
IntPtr Scan0 = bmData.Scan0;
byte* p = (byte*)(void*)Scan0;
int nOffset = stride - bmp.Width * 3;
int nWidth = bmp.Width - 2;
int nHeight = bmp.Height - 2;
var w = bmp.Width;
var h = bmp.Height;
var rp = p;
var empty = CompareEmptyColor;
byte c, cm;
int i = 0;
// Erode every pixel
for (int y = 0; y < h; y++)
{
for (int x = 0; x < w; x += 3, i++)
{
// Middle pixel
cm = p[y * stride + x];
if (cm == empty) { continue; }
#region FirstRow
// Row 0
// Left pixel
if (x - 3 > 0 && y - 2 > 0)
{
c = p[(y - 2) * stride + (x - 3)];
if (c == empty) { continue; }
}
// Middle left pixel
if (x - 2 > 0 && y - 2 > 0)
{
c = p[(y - 2) * stride + (x - 2)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x - 1 > 0 && y - 2 > 0)
{
c = p[(y - 2) * stride + (x - 1)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (y - 2 > 0)
{
c = p[(y - 2) * stride + x];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x + 1 < w && y - 2 > 0)
{
c = p[(y - 2) * stride + (x + 1)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x + 2 < w && y - 2 > 0)
{
c = p[(y - 2) * stride + (x + 2)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x + 3 < w && y - 2 > 0)
{
c = p[(y - 2) * stride + (x + 3)];
if (c == empty) { continue; }
}
#endregion
#region SecondRow
// Row 1
// Left pixel
if (x - 3 > 0 && y - 1 > 0)
{
c = p[(y - 1) * stride + (x - 3)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x - 2 > 0 && y - 1 > 0)
{
c = p[(y - 1) * stride + (x - 2)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x - 1 > 0 && y - 1 > 0)
{
c = p[(y - 1) * stride + (x - 1)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (y - 1 > 0)
{
c = p[(y - 1) * stride + x];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x + 1 < w && y - 1 > 0)
{
c = p[(y - 1) * stride + (x + 1)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x + 2 < w && y - 1 > 0)
{
c = p[(y - 1) * stride + (x + 2)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x + 3 < w && y - 1 > 0)
{
c = p[(y - 1) * stride + (x + 3)];
if (c == empty) { continue; }
}
#endregion
#region ThirdRow
// Row 2
if (x - 3 > 0)
{
c = p[y * stride + (x - 3)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x - 2 > 0)
{
c = p[y * stride + (x - 2)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x - 1 > 0)
{
c = p[y * stride + (x - 1)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x + 1 < w)
{
c = p[y * stride + (x + 1)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x + 2 < w)
{
c = p[y * stride + (x + 2)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x + 3 < w)
{
c = p[y * stride + (x + 3)];
if (c == empty) { continue; }
}
#endregion
#region FourthRow
// Row 3
if (x - 3 > 0 && y + 1 < h)
{
c = p[(y + 1) * stride + (x - 3)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x - 2 > 0 && y + 1 < h)
{
c = p[(y + 1) * stride + (x - 2)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x - 1 > 0 && y + 1 < h)
{
c = p[(y + 1) * stride + (x - 1)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (y + 1 < h)
{
c = p[(y + 1) * stride + x];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x + 1 < w && y + 1 < h)
{
c = p[(y + 1) * stride + (x + 1)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x + 2 < w && y + 1 < h)
{
c = p[(y + 1) * stride + (x + 2)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x + 3 < w && y + 1 < h)
{
c = p[(y + 1) * stride + (x + 3)];
if (c == empty) { continue; }
}
#endregion
#region FifthRow
// Row 4
if (x - 3 > 0 && y + 2 < h)
{
c = p[(y + 2) * stride + (x - 3)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x - 2 > 0 && y + 2 < h)
{
c = p[(y + 2) * stride + (x - 2)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x - 1 > 0 && y + 2 < h)
{
c = p[(y + 2) * stride + (x - 1)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (y + 2 < h)
{
c = p[(y + 2) * stride + x];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x + 1 < w && y + 2 < h)
{
c = p[(y + 2) * stride + (x + 1)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x + 2 < w && y + 2 < h)
{
c = p[(y + 2) * stride + (x + 2)];
if (c == empty) { continue; }
}
if (x + 3 < w && y + 2 < h)
{
c = p[(y + 2) * stride + (x + 3)];
if (c == empty) { continue; }
}
#endregion
// If all neighboring pixels are processed
// it's clear that the current pixel is not a boundary pixel.
rp[i] = cm;
}
}
bmpSrc.UnlockBits(bmData);
return bmpSrc;
}
}
}
3 Réponses :
Quelques bugaboos qui sautent. Le format d'image est de 24 ppp mais vous lisez des octets. Cela pourrait fonctionner de manière à fonctionner s'il s'agit d'une image blanche pure + blanche, mais le pixel gauche serait à la section X - 3. L'indexation X par 3 serait également sage.
indexation La ligne est fausse, vous multipliez par w, vous devriez multiplier par la foulée.
Merci beaucoup pour la réponse Hans! J'ai mis à jour ma méthode pour inclure vos corrections suggérées, mais sans être disponible :( Lors de l'exécution de la méthode sur l'image, il n'y a pas de changement. Ai-je raté quelque chose? Merci encore! Chris
Je ne sais pas. Si vous souhaitez l'aide de l'aide, mettez à jour le code de votre question, postez un lien vers une image d'exemple et expliquez comment vous mesurez le succès.
J'ai créé une solution pour la méthode et posté ce code ci-dessus. La solution ne contient que 1 formulaire avec une boîte à images (PBInpuTimage) et un bouton (BterodeImage). J'ai défini l'image de la photeure-boîte à ceci: img192.imageshack.us/img192/ 5821 / Blackscale.png Les résultats que j'attends que j'attendrais ne serait pas assez grand des points blancs aléatoires et certains de ceux autour de la majeure partie de la masse blanche, de changer de noir, similaire à celui-ci:
Eh bien, vous avez corrigé l'indexation, mais vous avez également modifié le format de pixel sur 1BPP. Maintenant, l'indexation est à nouveau faux. Déboguer cela avec une image d'exemple qui a un pixel allumé. Il devrait être filtré. Méfiez-vous que les bitmaps sont à l'envers. Définissez les index X et Y sur un pixel pour vérifier votre logique.
J'ai finalement obtenu ma tête autour de moi, je me suis confondu avec la coordonnée de X sur le BMP et la Positon du BMP en mémoire. Le code fonctionne désormais à l'aide de X * 3 (pour les images de 24bpp) lorsque vous regardez en mémoire, mais comparant uniquement x dans les clauses de test. Merci beaucoup pour votre aide Hans :)
Vous devez jeter un coup d'œil à la bibliothèque Aforge.net ( http://code.google. com / p / aforge / ). Il existe de nombreux filtres différents disponibles pour les images. Vous pouvez également trouver des exemples comment modifier des images directement
Pourquoi n'utilisez-vous pas OPENCV? Dilate est une fonction directe là-bas et est généralement plus optimale pour toutes les images ..
