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news 2025/11/4 12:11:33

品牌网站查询,接单做网页的网站,红酒网站建设,做百度推广销售怎么找客户OpenCvSharp 是 OpenCV 的NET封装，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。以下是一些常用函数及其详细说明。 1. 图像读取与显示 Cv2.ImRead 功能：读取图像文件并返回一个 Mat 对象。用法：Mat image Cv2.ImRead("path/to/image.jpg&…

OpenCvSharp 是 OpenCV 的NET封装，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。以下是一些常用函数及其详细说明。

1. 图像读取与显示

Cv2.ImRead

功能：读取图像文件并返回一个 Mat 对象。
用法：
Mat image = Cv2.ImRead("path/to/image.jpg");

Cv2.ImShow

功能：在窗口中显示图像。
用法：
Cv2.ImShow("Window Name", image);

Cv2.WaitKey

功能：等待键盘输入，通常用于暂停窗口。
用法：
Cv2.WaitKey(0); // 等待任意键

2. 图像处理

Cv2.CvtColor

功能：转换图像颜色空间（如 BGR 转灰度、RGB 转 HSV 等）。
用法：
Mat grayImage = new Mat();
Cv2.CvtColor(image, grayImage, ColorConversion.BgrToGray);

Cv2.GaussianBlur

功能：对图像应用高斯模糊，减少噪声。
用法：
Mat blurredImage = new Mat();
Cv2.GaussianBlur(image, blurredImage, new Size(5, 5), 0);

Cv2.Canny

功能：使用 Canny 算法进行边缘检测。
用法：
Mat edges = new Mat();
Cv2.Canny(grayImage, edges, 100, 200);

3. 图像变换

Cv2.Resize

功能：调整图像大小。
用法：
Mat resizedImage = new Mat();
Cv2.Resize(image, resizedImage, new Size(200, 200));

Cv2.Rotate

功能：旋转图像。
用法：
Mat rotatedImage = new Mat();
Cv2.Rotate(image, rotatedImage, RotateFlags.Rotate90Clockwise);

Cv2.WarpAffine

功能：对图像进行仿射变换。
用法：
Mat transformedImage = new Mat();
Mat M = Cv2.GetRotationMatrix2D(new Point2f(image.Width / 2, image.Height / 2), 45, 1);
Cv2.WarpAffine(image, M, image.Size(), transformedImage);

4. 形态学操作

Cv2.Erode

功能：腐蚀操作，减少图像中的白色区域。
用法：
Mat erodedImage = new Mat(); Cv2.Erode(binaryImage, erodedImage, null, new Point(-1, -1), 1);

Cv2.Dilate

功能：膨胀操作，增加图像中的白色区域。
用法：
Mat dilatedImage = new Mat(); Cv2.Dilate(binaryImage, dilatedImage, null, new Point(-1, -1), 1);

5. 特征检测与描述

Cv2.FindContours

功能：查找图像中的轮廓。
用法：
Cv2.FindContours(binaryImage, out Point[][] contours, out HierarchyIndex[] hierarchy, RetrievalModes.Tree, ContourApproximation.Simple);

Cv2.DrawContours

功能：在图像上绘制轮廓。
用法：
Cv2.DrawContours(image, contours, -1, Scalar.Red, 2);

6. 物体检测与识别

CvDnn.ReadNetFromDarknet

功能：从 Darknet 配置文件和权重文件加载 YOLO 模型。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromDarknet("yolov4.cfg", "yolov4.weights");

CvDnn.BlobFromImage

功能：将图像转换为网络输入格式的 blob。
用法：
var blob = CvDnn.BlobFromImage(image, 1 / 255.0, new Size(416, 416), new Scalar(0, 0, 0), true, false);

CvDnn.Forward

功能：执行前向推理。
用法：
var output = net.Forward();

7. 其他实用函数

Cv2.PutText

功能：在图像上绘制文本。
用法：
Cv2.PutText(image, "Hello, OpenCV!", new Point(10, 30), HersheyFonts.HersheySimplex, 1, Scalar.White, 2);

Cv2.Rectangle

功能：在图像上绘制矩形。
用法：
Cv2.Rectangle(image, new Rect(50, 50, 100, 100), Scalar.Red, 2);

Cv2.Circle

功能：在图像上绘制圆形。
用法：
Cv2.Circle(image, new Point(100, 100), 50, Scalar.Blue, 2);

8. 视频处理

Cv2.VideoCapture

功能：打开视频文件或摄像头进行视频捕捉。
用法：
using (var capture = new VideoCapture(0)) // 0 表示默认摄像头
{
Mat frame = new Mat();
while (true)
{
capture.Read(frame);
if (frame.Empty()) break; Cv2.ImShow("Video", frame);
if (Cv2.WaitKey(30) >= 0) break; // 每帧延迟 30ms
}
}

Cv2.VideoWriter

功能：将图像序列写入视频文件。
用法：
using (var writer = new VideoWriter("output.avi", FourCC.MJPG, 30, new Size(640, 480)))
{ for (int i = 0; i < 100; i++)
{
Mat frame = new Mat(480, 640, MatType.CV_8UC3, new Scalar(0, 0, 255)); // 创建红色帧 writer.Write(frame);
}
}

9. 颜色空间转换

Cv2.Split

功能：将多通道图像分离为单通道图像。
用法：
Mat[] channels = Cv2.Split(image); Mat blueChannel = channels[0]; // 蓝色通道
Mat greenChannel = channels[1]; // 绿色通道 Mat redChannel = channels[2]; // 红色通道

Cv2.Merge

功能：将多个单通道图像合并为多通道图像。
用法：
Mat mergedImage = new Mat();
Cv2.Merge(channels, mergedImage);

10. 直方图处理

Cv2.CalcHist

功能：计算图像的直方图。
用法：
int[] histSize = { 256 }; // 256 个 bins float[] ranges = { 0, 256 }; // 像素值范围
Mat hist = new Mat(); Cv2.CalcHist(new Mat[] { grayImage }, new int[] { 0 }, null, hist, 1, histSize, new Rangef[] { new Rangef(0, 256) });

Cv2.Normalize

功能：归一化直方图。
用法：
Cv2.Normalize(hist, hist, 0, 255, NormTypes.MinMax);

11. 特征匹配

Cv2.DescribeKeypoints

功能：描述关键点特征。
用法：
var orb = ORB.Create(); KeyPoint[] keypoints; Mat descriptors = new Mat(); orb.DetectAndCompute(image, null, out keypoints, descriptors);

Cv2.BFMatcher

功能：使用暴力匹配器进行特征匹配。
用法：
var matcher = new BFMatcher(NormTypes.Hamming, crossCheck: true);
var matches = new Mat();
matcher.Match(descriptors1, descriptors2, matches);

12. 轮廓分析

Cv2.ApproxPolyDP

功能：对轮廓进行多边形逼近。
用法：
Point[] approx = Cv2.ApproxPolyDP(contour, 0.02 * Cv2.ArcLength(contour, true), true);

Cv2.Hierarchy

功能：获取轮廓的层次结构。
用法：
Cv2.FindContours(image, out Point[][] contours, out HierarchyIndex[] hierarchy, RetrievalModes.Tree, ContourApproximation.Simple);

13. 机器学习与深度学习

CvDnn.ReadNetFromTensorflow

功能：从 TensorFlow 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("model.pb", "model.pbtxt");

CvDnn.ReadNetFromCaffe

功能：从 Caffe 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromCaffe("deploy.prototxt", "model.caffemodel");

14. 其他实用功能

Cv2.GetRotationMatrix2D

功能：获取旋转矩阵，用于图像旋转。
用法：
Mat M = Cv2.GetRotationMatrix2D(new Point2f(image.Width / 2, image.Height / 2), 45, 1);

Cv2.GetPerspectiveTransform

功能：获取透视变换矩阵。
用法：
Point2f[] srcPoints = { new Point2f(0, 0), new Point2f(1, 0), new Point2f(0, 1) };
Point2f[] dstPoints = { new Point2f(0, 0), new Point2f(1, 0), new Point2f(0, 1) };
Mat perspectiveMatrix = Cv2.GetPerspectiveTransform(srcPoints, dstPoints);

15. 处理图像的 ROI（感兴趣区域）

Mat.RegionOfInterest

功能：提取图像的感兴趣区域。
用法：
Mat roi = new Mat(image, new Rect(50, 50, 100, 100)); // 提取 (50, 50) 开始的 100x100 区域

16. 图像滤波

Cv2.MedianBlur

功能：使用中值滤波去除图像噪声，特别适合去除椒盐噪声。
用法：
Mat medianBlurredImage = new Mat(); Cv2.MedianBlur(image, medianBlurredImage, 5); // 5 是滤波器大小

Cv2.BilateralFilter

功能：双边滤波，能够在平滑图像的同时保留边缘。
用法：
Mat bilateralFilteredImage = new Mat();
Cv2.BilateralFilter(image, bilateralFilteredImage, 9, 75, 75);

17. 直方图均衡化

Cv2.EqualizeHist

功能：对灰度图像进行直方图均衡化，增强对比度。
用法：
Mat equalizedImage = new Mat();
Cv2.EqualizeHist(grayImage, equalizedImage);

18. 轮廓特征提取

Cv2.Moments

功能：计算轮廓的矩，用于特征提取。
用法：
var moments = Cv2.Moments(contour);
double area = moments.M00; // 轮廓面积

Cv2.MinEnclosingCircle

功能：计算包围轮廓的最小圆。
用法：
Cv2.MinEnclosingCircle(contour, out Point2f center, out float radius);

19. 形状匹配

Cv2.MatchShapes

功能：比较两个轮廓的形状，返回相似度。
用法：
double similarity = Cv2.MatchShapes(contour1, contour2, ShapeMatchModes.I1, 0);

20. 透视变换

Cv2.WarpPerspective

功能：应用透视变换到图像。
用法：
Mat warpedImage = new Mat();
Mat perspectiveMatrix = Cv2.GetPerspectiveTransform(srcPoints, dstPoints);
Cv2.WarpPerspective(image, warpedImage, perspectiveMatrix, new Size(width, height));

21. 颜色空间转换

Cv2.CvtColor

功能：转换图像颜色空间（如 BGR 转 HSV、RGB 转 LAB 等）。
用法：
Mat hsvImage = new Mat();
Cv2.CvtColor(image, hsvImage, ColorConversion.BgrToHsv);

22. 目标跟踪

Cv2.TrackerKCF

功能：使用 KCF 算法进行目标跟踪。
用法：
var tracker = TrackerKCF.Create();
tracker.Init(frame, new Rect(100, 100, 50, 50)); // 初始化跟踪器
tracker.Update(frame, out Rect boundingBox); // 更新跟踪

23. 关键点检测

Cv2.GoodFeaturesToTrack

功能：检测图像中的角点。
用法：
Point2f[] corners = Cv2.GoodFeaturesToTrack(grayImage, maxCorners: 100, qualityLevel: 0.01, minDistance: 10);

24. 直方图反向投影

Cv2.CalcBackProject

功能：计算反向投影，用于目标检测。
用法：
Mat backProject = new Mat();
Cv2.CalcBackProject(new Mat[] { image }, new int[] { 0 }, hist, backProject, new Rangef[] { new Rangef(0, 256) });

25. 颜色空间分离

Cv2.SeparateChannels

功能：将多通道图像分离为单通道图像。
用法：
Mat[] channels = Cv2.SeparateChannels(image);

26. 直方图绘制

Cv2.DrawHist

功能：绘制直方图。
用法：
// 需要自定义绘制函数
void DrawHist(Mat hist)
{
int histWidth = 512;
int histHeight = 400;
Mat histImage = new Mat(histHeight, histWidth, MatType.CV_8UC3, new Scalar(0, 0, 0));
int binWidth = (int)Math.Round((double)histWidth / hist.Rows);
for (int i = 1; i < hist.Rows; i++)
{
Cv2.Line(histImage, new Point(binWidth * (i - 1), histHeight - (int)hist.At<float>(i - 1)), new Point(binWidth * i, histHeight - (int)hist.At<float>(i)), new Scalar(255, 0, 0), 2);
}
Cv2.ImShow("Histogram", histImage);
}

27. 颜色直方图比较

Cv2.CompareHist

功能：比较两个直方图。
用法：
double correlation = Cv2.CompareHist(hist1, hist2, HistCompMethods.Correl);

28. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromONNX

功能：从 ONNX 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromONNX("model.onnx");

29. 轮廓填充

Cv2.FillPoly

功能：填充多边形区域。
用法：
Cv2.FillPoly(image, new Point[][] { contour }, new Scalar(255, 0, 0));

30. 直方图均衡化

Cv2.EqualizeHist

功能：对灰度图像进行直方图均衡化，增强对比度。
用法：
Mat equalizedImage = new Mat();
Cv2.EqualizeHist(grayImage, equalizedImage);

31. 颜色空间转换

Cv2.BGRToGray

功能：将 BGR 图像转换为灰度图像。
用法：
Mat grayImage = new Mat();
Cv2.BGRToGray(image, grayImage);

Cv2.HsvToBgr

功能：将 HSV 图像转换为 BGR 图像。
用法：
Mat bgrImage = new Mat();
Cv2.HsvToBgr(hsvImage, bgrImage);

32. 直方图均衡化

Cv2.CLAHE

功能：对比度限制自适应直方图均衡化，增强图像对比度。
用法：
var clahe = Cv2.CreateCLAHE(clipLimit: 2.0, tileGridSize: new Size(8, 8));
Mat claheImage = new Mat();
clahe.Apply(grayImage, claheImage);

33. 目标检测与识别

CvDnn.NMSBoxes

功能：非极大值抑制，用于去除重叠的边界框。
用法：
var indices = new List<int>();
CvDnn.NMSBoxes(boxes, confidences, scoreThreshold: 0.5f, nmsThreshold: 0.4f, indices);

34. 形态学操作

Cv2.MorphologyEx

功能：执行形态学操作，如开运算、闭运算等。
用法：
Mat morphedImage = new Mat();
Cv2.MorphologyEx(binaryImage, morphedImage, MorphTypes.Open, null);

35. 目标跟踪

Cv2.TrackerCSRT

功能：使用 CSRT 算法进行目标跟踪。
用法：
var tracker = TrackerCSRT.Create();
tracker.Init(frame, new Rect(100, 100, 50, 50)); // 初始化跟踪器
tracker.Update(frame, out Rect boundingBox); // 更新跟踪

36. 关键点描述

Cv2.SIFT

功能：使用 SIFT 算法检测和描述关键点。
用法：
var sift = SIFT.Create(); KeyPoint[] keypoints; Mat descriptors = new Mat();
sift.DetectAndCompute(image, null, out keypoints, descriptors);

37. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromTorch

功能：从 Torch 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromTorch("model.t7");

38. 轮廓绘制

Cv2.DrawContours

功能：在图像上绘制轮廓。
用法：
Cv2.DrawContours(image, contours, -1, Scalar.Red, 2);

39. 直方图计算

Cv2.CalcBackProject

功能：计算反向投影，用于目标检测。
用法：
Mat backProject = new Mat();
Cv2.CalcBackProject(new Mat[] { image }, new int[] { 0 }, hist, backProject, new Rangef[] { new Rangef(0, 256) });

40. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromTensorflow

功能：从 TensorFlow 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("model.pb", "model.pbtxt");

41. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromCaffe

功能：从 Caffe 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromCaffe("deploy.prototxt", "model.caffemodel");

42. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromONNX

功能：从 ONNX 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromONNX("model.onnx");

43. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromDarknet

功能：从 Darknet 配置文件和权重文件加载 YOLO 模型。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromDarknet("yolov4.cfg", "yolov4.weights");

44. 目标检测与识别

CvDnn.BlobFromImage

功能：将图像转换为网络输入格式的 blob。
用法：
var blob = CvDnn.BlobFromImage(image, 1 / 255.0, new Size(416, 416), new Scalar(0, 0, 0), true, false);

45. 目标检测与识别

CvDnn.Forward

功能：执行前向推理。
用法：
var output = net.Forward();

46. 目标检测与识别

CvDnn.NMSBoxes

功能：非极大值抑制，用于去除重叠的边界框。
用法：
var indices = new List<int>();
CvDnn.NMSBoxes(boxes, confidences, scoreThreshold: 0.5f, nmsThreshold: 0.4f, indices);

47. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromTorch

功能：从 Torch 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromTorch("model.t7");

48. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromTensorflow

功能：从 TensorFlow 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("model.pb", "model.pbtxt");

49. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromCaffe

功能：从 Caffe 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromCaffe("deploy.prototxt", "model.caffemodel");

50. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromONNX

功能：从 ONNX 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromONNX("model.onnx");

51. 颜色空间转换

Cv2.RGBToGray

功能：将 RGB 图像转换为灰度图像。
用法：
Mat grayImage = new Mat();
Cv2.CvtColor(image, grayImage, ColorConversion.RgbToGray);

Cv2.BGRToHSV

功能：将 BGR 图像转换为 HSV 图像。
用法：
Mat hsvImage = new Mat();
Cv2.CvtColor(image, hsvImage, ColorConversion.BgrToHsv);

52. 直方图计算与比较

Cv2.CalcHist

功能：计算图像的直方图。
用法：
int[] histSize = { 256 }; // 256 个
bins float[] ranges = { 0, 256 }; // 像素值范围
Mat hist = new Mat();
Cv2.CalcHist(new Mat[] { grayImage }, new int[] { 0 }, null, hist, 1, histSize, new Rangef[] { new Rangef(0, 256) });

Cv2.CompareHist

功能：比较两个直方图。
用法：
double correlation = Cv2.CompareHist(hist1, hist2, HistCompMethods.Correl);

53. 形态学操作

Cv2.Erode

功能：腐蚀操作，减少图像中的白色区域。
用法：
Mat erodedImage = new Mat();
Cv2.Erode(binaryImage, erodedImage, null, new Point(-1, -1), 1);

Cv2.Dilate

功能：膨胀操作，增加图像中的白色区域。
用法：
Mat dilatedImage = new Mat();
Cv2.Dilate(binaryImage, dilatedImage, null, new Point(-1, -1), 1);

54. 轮廓分析

Cv2.FindContours

功能：查找图像中的轮廓。
用法：
Cv2.FindContours(binaryImage, out Point[][] contours, out HierarchyIndex[] hierarchy, RetrievalModes.Tree, ContourApproximation.Simple);

55. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromDarknet

功能：从 Darknet 配置文件和权重文件加载 YOLO 模型。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromDarknet("yolov4.cfg", "yolov4.weights");

56. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromTensorflow

功能：从 TensorFlow 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("model.pb", "model.pbtxt");

57. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromCaffe

功能：从 Caffe 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromCaffe("deploy.prototxt", "model.caffemodel");

58. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromONNX

功能：从 ONNX 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromONNX("model.onnx");

59. 目标检测与识别

CvDnn.NMSBoxes

功能：非极大值抑制，用于去除重叠的边界框。
用法：
var indices = new List<int>();
CvDnn.NMSBoxes(boxes, confidences, scoreThreshold: 0.5f, nmsThreshold: 0.4f, indices);

60. 目标跟踪

Cv2.TrackerKCF

功能：使用 KCF 算法进行目标跟踪。
用法：
var tracker = TrackerKCF.Create();
tracker.Init(frame, new Rect(100, 100, 50, 50)); // 初始化跟踪器
tracker.Update(frame, out Rect boundingBox); // 更新跟踪

61. 目标跟踪

Cv2.TrackerCSRT

功能：使用 CSRT 算法进行目标跟踪。
用法：
var tracker = TrackerCSRT.Create();
tracker.Init(frame, new Rect(100, 100, 50, 50)); // 初始化跟踪器
tracker.Update(frame, out Rect boundingBox); // 更新跟踪

62. 关键点检测与描述

Cv2.SIFT

功能：使用 SIFT 算法检测和描述关键点。
用法：
var sift = SIFT.Create(); KeyPoint[] keypoints;
Mat descriptors = new Mat();
sift.DetectAndCompute(image, null, out keypoints, descriptors);

Cv2.ORB

功能：使用 ORB 算法检测和描述关键点。
用法：
var orb = ORB.Create(); KeyPoint[] keypoints;
Mat descriptors = new Mat();
orb.DetectAndCompute(image, null, out keypoints, descriptors);

63. 直方图均衡化

Cv2.EqualizeHist

功能：对灰度图像进行直方图均衡化，增强对比度。
用法：
Mat equalizedImage = new Mat();
Cv2.EqualizeHist(grayImage, equalizedImage);

64. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromTorch

功能：从 Torch 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromTorch("model.t7");

65. 轮廓绘制

Cv2.DrawContours

功能：在图像上绘制轮廓。
用法：
Cv2.DrawContours(image, contours, -1, Scalar.Red, 2);

66. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromTensorflow

功能：从 TensorFlow 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromTensorflow("model.pb", "model.pbtxt");

67. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromCaffe

功能：从 Caffe 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromCaffe("deploy.prototxt", "model.caffemodel");

68. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromONNX

功能：从 ONNX 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromONNX("model.onnx");

69. 目标检测与识别

CvDnn.NMSBoxes

功能：非极大值抑制，用于去除重叠的边界框。
用法：
var indices = new List<int>();
CvDnn.NMSBoxes(boxes, confidences, scoreThreshold: 0.5f, nmsThreshold: 0.4f, indices);

70. 目标跟踪

Cv2.TrackerKCF

功能：使用 KCF 算法进行目标跟踪。
用法：
var tracker = TrackerKCF.Create();
tracker.Init(frame, new Rect(100, 100, 50, 50)); // 初始化跟踪器
tracker.Update(frame, out Rect boundingBox); // 更新跟踪

71. 目标跟踪

Cv2.TrackerCSRT

功能：使用 CSRT 算法进行目标跟踪。
用法：
var tracker = TrackerCSRT.Create();
tracker.Init(frame, new Rect(100, 100, 50, 50)); // 初始化跟踪器
tracker.Update(frame, out Rect boundingBox); // 更新跟踪

72. 关键点检测与描述

Cv2.SIFT

功能：使用 SIFT 算法检测和描述关键点。
用法：
var sift = SIFT.Create(); KeyPoint[] keypoints;
Mat descriptors = new Mat();
sift.DetectAndCompute(image, null, out keypoints, descriptors);

Cv2.ORB

功能：使用 ORB 算法检测和描述关键点。
用法：
var orb = ORB.Create(); KeyPoint[] keypoints;
Mat descriptors = new Mat();
orb.DetectAndCompute(image, null, out keypoints, descriptors);

73. 直方图均衡化

Cv2.EqualizeHist

功能：对灰度图像进行直方图均衡化，增强对比度。
用法：
Mat equalizedImage = new Mat();
Cv2.EqualizeHist(grayImage, equalizedImage);

74. 目标检测与识别

CvDnn.ReadNetFromTorch

功能：从 Torch 模型文件加载网络。
用法：
var net = CvDnn.ReadNetFromTorch("model.t7");

75. 轮廓绘制

Cv2.DrawContours

功能：在图像上绘制轮廓。
用法：
Cv2.DrawContours(image, contours, -1, Scalar.Red, 2);

76. 图像金字塔

Cv2.PyrDown

功能：将图像缩小为原始图像的一半，使用高斯模糊。
用法：
Mat downsampledImage = new Mat();
Cv2.PyrDown(image, downsampledImage);

Cv2.PyrUp

功能：将图像放大为原始图像的两倍，使用高斯模糊。
用法：
Mat upsampledImage = new Mat();
Cv2.PyrUp(image, upsampledImage);

77. 透视变换

Cv2.GetAffineTransform

功能：获取仿射变换矩阵。
用法：
Point2f[] srcPoints = { new Point2f(0, 0), new Point2f(1, 0), new Point2f(0, 1) };
Point2f[] dstPoints = { new Point2f(0, 0), new Point2f(1, 0), new Point2f(0, 1) };
Mat affineMatrix = Cv2.GetAffineTransform(srcPoints, dstPoints);

78. 直方图反向投影

Cv2.CalcBackProject

功能：计算反向投影，用于目标检测。
用法：
Mat backProject = new Mat();
Cv2.CalcBackProject(new Mat[] { image }, new int[] { 0 }, hist, backProject, new Rangef[] { new Rangef(0, 256) });