使用F#實現基本影像識別

ttocr、com發表於2024-11-25

F# 是一種函數語言程式設計語言，執行於 .NET 平臺，具有強大的型別系統和高效的計算能力。雖然 F# 主要用於資料科學、平行計算等領域，但它同樣可以與 .NET 庫結合，進行高效的影像處理。在本示例中，我們將使用 F# 和 OpenCV 庫來實現影像的邊緣檢測。

環境準備
安裝 .NET SDK：

可以透過官網安裝 .NET SDK。
安裝 OpenCVSharp：

OpenCVSharp 是 OpenCV 的 C# 繫結，我們可以用它來在 F# 中處理影像。
使用 NuGet 包管理器安裝 OpenCVSharp：
bash

dotnet add package OpenCvSharp4
建立 F# 專案：

使用以下命令建立一個 F# 控制檯應用程式：
bash

dotnet new console -lang F# -n EdgeDetection
cd EdgeDetection
實現程式碼
以下是用 F# 和 OpenCVSharp 實現影像邊緣檢測的程式碼。我們將使用 Sobel 運算元來提取影像的邊緣。

open OpenCvSharp

[]
let main argv =
// 讀取影像
let image = Cv2.ImRead("input_image.jpg", ImreadModes.Grayscale)

// 檢查影像是否載入成功
if image.Empty() then
    printfn "無法載入影像"
    1
else
    // 定義 Sobel 運算元進行邊緣檢測
    let gradX = Mat()
    let gradY = Mat()

    // 計算 X 和 Y 方向的梯度
    Cv2.Sobel(image, gradX, MatType.CV_16S, 1, 0, 3)
    Cv2.Sobel(image, gradY, MatType.CV_16S, 0, 1, 3)

    // 計算梯度的絕對值
    let gradAbsX = gradX.AbsDiff(Scalar(0.0))
    let gradAbsY = gradY.AbsDiff(Scalar(0.0))

    // 合併梯度
    let grad = gradAbsX + gradAbsY

    // 轉換為 8 點陣圖像並儲存結果
    let result = Mat()
    grad.ConvertTo(result, MatType.CV_8U)
    Cv2.ImWrite("output_image.jpg", result)

    printfn "邊緣檢測完成，結果儲存在 output_image.jpg"
    0

步驟解析
載入影像：更多內容訪問ttocr.com或聯絡1436423940

使用 Cv2.ImRead 方法載入影像，並指定影像為灰度模式（ImreadModes.Grayscale）。
Sobel 運算元：

使用 Cv2.Sobel 方法計算影像在 X 和 Y 方向的梯度。Sobel 運算元透過卷積計算影像的邊緣。
梯度計算：

使用 AbsDiff 函式獲取 X 和 Y 方向梯度的絕對值，合併兩個方向的梯度來增強邊緣效果。
儲存結果：

使用 Cv2.ImWrite 儲存處理後的影像。
編譯與執行
安裝依賴：

在專案目錄中執行以下命令來安裝 OpenCvSharp 依賴：
bash

dotnet add package OpenCvSharp4
編譯並執行程式：

使用以下命令編譯並執行程式：
bash

dotnet run
檢視結果：

程式執行後，處理後的影像將儲存為 output_image.jpg，其中顯示了影像的邊緣部分。
示例輸出
假設輸入影像為 input_image.jpg，執行程式後，將生成一個 output_image.jpg，展示經過 Sobel 運算元處理後的邊緣影像。

相關文章