2.5 C#视觉程序开发实例2----图片内存管理 Csharp实现

news2024/11/19 13:19:23

2.5 C#视觉程序开发实例2----图片内存管理 Csharp实现

1 目标效果视频

mat-buffer

2 VisionManager类，专门用来管理Opencv相关的内存和 工具参数

2.1 定义一个mat_buffers数组
// Mat buffer 用于保存Mat 图片内存
//Mat[0]:register
//Mat[1]:cur img
//Mat[2-6]:colorfilter
//Mat[7-16]:grayfilter
public static int n_max_buffers = 17;
public Mat[,] mat_buffers;//Mat[camCount,17]
2.2 初始化Mat_buffer数组

VisionManager初始化时自动初始化内存数组

 public VisionManager()
{
   try
   { // 初始化 mat_buffers
       mat_buffers = new Mat[n_max_CamCount, n_max_buffers];
       for (int i = 0; i < n_max_CamCount; i++)
       {
           for (int j = 0; j < n_max_buffers; j++)
           {
               mat_buffers[i, j] = new Mat();
           }
       }
      
   }
   catch(Exception ex)
   {
       ExceptionManager.Add_Exception(TraceHelper.GetFuncName(), ex);
   } 
}
2.3 创建LoadProgram（）函数

用于应用程序切换程序时导入视觉工具参数，这里只是举例说明读取注册图片

  /// <summary>
/// LoadProgram
 /// </summary>
 /// <param name="ProNO"></param>
 /// <returns></returns>
 public int LoadProgram(int ProNO)
 {
     int nRet = 0;
     try
     {
         //stp0  读取注册图片
         nRet = Read_Register_Img();
     }
     catch(Exception ex)
     {
         nRet = -2;
     }
     return nRet;
 }
 /***************************************************************/
 /// <summary>
 /// get_Path 
 /// 获取当前程序号的全路径
 /// </summary>
 /// <param name="proNO"></param>
 /// <returns></returns>
 private string  get_Path(int proNO)
 {
     return @appPath + "Program" + proNO.ToString("000") + "/";
 }
  /// <summary>
/// Read_CamParams
/// </summary>
/// <param name="CamNO"></param>
/// <returns></returns>
private int  Read_Register_Img(int CamNO)
{
    int nRet = 0;

    string CameraName, FilePath,  FileName;
    CameraName = CamNO.ToString();
    FilePath = get_Path(Program_NO)+"Cam" + CameraName+@"/";
    FileName = "camParams.xml";
    try
    {
        // 判断是否文件夹存在
        // 先清空内存
        BD_OperateSet.Assign_Temp(ref mat_buffers[CamNO,0],new Mat());
        // 读取保存的注册画面
        FileName = "Img.png";
        if (ContextManager.get_fileopCtx().FileExist(FilePath, FileName))
        { 
            Mat  tmp= Cv2.ImRead(FilePath + FileName, ImreadModes.Unchanged);
            BD_OperateSet.Assign_Mat(ref mat_buffers[CamNO, 0], ref tmp); 
            BD_OperateSet.Assign_Temp(ref tmp);// 清空临时变量
        } 
    }
    catch(Exception ex)
    {
        ExceptionManager.Add_Exception(TraceHelper.GetFuncName(), ex);
        nRet = (int)STATUS_ENUM.STATUS_EXCEPTION;
    } 
    return nRet;
}

/// <summary>
/// 读取全部相机注册图片
/// </summary>
/// <returns></returns>
private int Read_Register_Img()
{
    int nRet = 0;
    for(int i=0;i<n_max_CamCount;i++)
    {
        nRet = Read_Register_Img(i);
        if (nRet != 0) break;
    } 
    return nRet;
}

3 ContextManager中添加对VisionManager的实现

//visionManager
private static VisionManager vision_Ctx;
public static VisionManager get_visionCtx()
{
    if (vision_Ctx == null) vision_Ctx = new VisionManager();
    return vision_Ctx;
}

4 FormVision.exe 中实现

4.1 程序初始化时，导入程序参数
/// <summary>
/// Load_Program
/// 导入当前程序参数
/// </summary>
/// <param name="ProNO"></param>
/// <returns></returns>
private int   Load_Program( )
{
    int nRet = 0;
    ContextManager.get_visionCtx().LoadProgram(VisionManager.Program_NO);
    return nRet;
}

Form_vision_Load时 ，按照以下流程进行处理

  1. 当前程序号赋值=0
  2. 导入程序参数
  3. 初始化显示控件
  4. 创建线程
private void Form_vision_Load(object sender, EventArgs e)
{
    //打开资源
    Open_Resources();
    // load 程序参数 
    VisionManager.Program_NO = 0;  
    // 导入程序参数
    Load_Program();
    // 初始化显示控件
    Init_Display();
    // 创建线程
    CreateThread();
    timer1.Interval = 100;
    timer1.Start();
}

Init_Display()实现

/// <summary>
/// Init_Display
/// 显示控件第一次显示， 目的进行画布的初始化布局
/// </summary>
private void  Init_Display()
{
    //显示控件第一次显示， 目的进行画布的初始化布局
    for(int i=0;i<VisionManager.n_max_CamCount;i++)
    {
        // 初始化显示注册图片,
        if(BD_OperateSet.MatisNotNull(ContextManager.get_visionCtx().mat_buffers[i,0]))
           bdDisplay_Runsets1.picture_cam.InitDisplay_Mat(ref ContextManager.get_visionCtx().mat_buffers[i, 0]);
    }
}
4.2 图片处理线程完善代码
  1. 取出最新图片 ，赋值给mat_buffer[1]
 //C# Class是地址传递，这里直接用=
  tmp = imgs_buffer.Pop_Front();
  //
  bdDisplay_Runsets1.flush_Display = false;
  int CamNO = 0;
  // stp0 matbuffer[CamNO,1],代表当前最新抓取图片
  BD_OperateSet.Assign_Mat(ref ContextManager.get_visionCtx().mat_buffers[CamNO, 1], ref tmp);
  ok_message.Add("采集图片成功");

在这里插入图片描述

  1. 彩色过滤处理，获取R通道图片

输入源mat_buffer[1],输出源mat_buffer[2]

 // stp1 cfilter 处理
 if (tmp.Type() == MatType.CV_8UC3)//判断是否彩色图片，一般采集图片都是8位的
   {
       Mat[] bgr = new Mat[3];
       // 分解成三通道， 默认是通道0：B ,通道1：G ,通道2： R
       Cv2.Split(tmp, out bgr);
       // 获取其中 R 通道，赋值给 mat_buffers[CamNO, 2]
       BD_OperateSet.Assign_Mat(ref ContextManager.get_visionCtx().mat_buffers[CamNO, 2], ref bgr[2]);
       // 销毁临时变量
       BD_OperateSet.Mats_Clear(bgr);
       bgr = null;

       ok_message.Add("彩色过滤器，获取R通道成功");
   }

在这里插入图片描述

  1. 灰度过滤处理，dst=src*scale+add; 输出到mat_buffer[7]

输入源mat_buffer[2],输出源mat_buffer[7]

// stp2  filter 处理
// 联系 scale  img 
 if (BD_OperateSet.MatisNotNull(ContextManager.get_visionCtx().mat_buffers[CamNO, 2]))
 {
     Mat scale_img = new Mat();
     // dst=src*1.2+add;
     double scale = 1.2;
     double add = 0;
     ContextManager.get_visionCtx().mat_buffers[CamNO, 2].ConvertTo(scale_img, -1, scale, add);
     //输出结果到 mat_buffers[CamNO, 6]
     BD_OperateSet.Assign_Mat(ref ContextManager.get_visionCtx().mat_buffers[CamNO, 7], ref scale_img);
     // 销毁临时变量
     BD_OperateSet.Assign_Temp(ref scale_img);
     ok_message.Add("灰度过滤器，图片增强成功");
 }

处理效果
在这里插入图片描述

  1. 视觉工具：Intensity，获取平均亮度
    输入源mat_buffer[7]
 // stp3  intensity处理
if (BD_OperateSet.MatisNotNull(ContextManager.get_visionCtx().mat_buffers[CamNO, 7]))
 {
     //获取平均亮度
     Scalar intensity = Cv2.Mean(ContextManager.get_visionCtx().mat_buffers[CamNO, 7]);
     ok_message.Add("获取图片平均亮度，亮度=" + intensity.Val0.ToString("0"));
 }

结果显示效果
在这里插入图片描述

  1. ImgProcessCCD 完整代码
/// <summary>
/// ImgProcessCCD0
///  remark: thread 图像process0
/// </summary>
private void ImgProcessCCD(int n_thread_index = 0)
{
   ListViewItem DATA = new ListViewItem();
   DateTime ts3 = DateTime.Now;   
   DateTime current = DateTime.Now;
   bool status = true;
   // OK结果信息记录
   List<string> ok_message = new List<string>();
   // NG结果信息记录
   List<string> ng_message = new List<string>();
   while ( newImgEvent_thread.WaitOne())   //相机1&2都已经已拍照
   {
       Mat tmp = null;
       ok_message.Clear();
       ng_message.Clear();
       try
       {  // 添加线程统计信息
          //C# Class是地址传递，这里直接用=
           tmp = imgs_buffer.Pop_Front();
           //
           bdDisplay_Runsets1.flush_Display = false;
           int CamNO = 0;
           // stp0 matbuffer[CamNO,1],代表当前最新抓取图片
           BD_OperateSet.Assign_Mat(ref ContextManager.get_visionCtx().mat_buffers[CamNO, 1], ref tmp);
           ok_message.Add("采集图片成功");
           // stp1 cfilter 处理
           if (tmp.Type() == MatType.CV_8UC3)//判断是否彩色图片，一般采集图片都是8位的
           {
               Mat[] bgr = new Mat[3];
               // 分解成三通道， 默认是通道0：B ,通道1：G ,通道2： R
               Cv2.Split(tmp, out bgr);
               // 获取其中 R 通道，赋值给 mat_buffers[CamNO, 2]
               BD_OperateSet.Assign_Mat(ref ContextManager.get_visionCtx().mat_buffers[CamNO, 2], ref bgr[2]);
               // 销毁临时变量
               BD_OperateSet.Mats_Clear(bgr);
               bgr = null;

               ok_message.Add("彩色过滤器，获取R通道成功");
           }
           // stp2  filter 处理
           // 联系 scale  img 
           if (BD_OperateSet.MatisNotNull(ContextManager.get_visionCtx().mat_buffers[CamNO, 2]))
           {
               Mat scale_img = new Mat();
               // dst=src*1.2+add;
               double scale = 1.2;
               double add = 0;
               ContextManager.get_visionCtx().mat_buffers[CamNO, 2].ConvertTo(scale_img, -1, scale, add);
               //输出结果到 mat_buffers[CamNO, 6]
               BD_OperateSet.Assign_Mat(ref ContextManager.get_visionCtx().mat_buffers[CamNO, 7], ref scale_img);
               // 销毁临时变量
               BD_OperateSet.Assign_Temp(ref scale_img);
               ok_message.Add("灰度过滤器，图片增强成功");
           }
           // stp3  intensity处理
           if (BD_OperateSet.MatisNotNull(ContextManager.get_visionCtx().mat_buffers[CamNO, 7]))
           {
               //获取平均亮度
               Scalar intensity = Cv2.Mean(ContextManager.get_visionCtx().mat_buffers[CamNO, 7]);
               ok_message.Add("获取图片平均亮度，亮度=" + intensity.Val0.ToString("0"));
           }
           // 图片结果刷新
           bdDisplay_Runsets1.flush_Display = true;
           if (BD_OperateSet.MatisNotNull(tmp))
           {
               int index = index_mat_buffer;
               if (index == -1) index = 1;
               switch (index_mat_buffer)
               {
                   case 0:
                       bdDisplay_Runsets1.Display(tmp);
                       break;
                   default:
                       bdDisplay_Runsets1.Display(ContextManager.get_visionCtx().mat_buffers[CamNO, index]);
                       break;
               }
             
           }
           else
           {
               status = false;
           }
           // 结果信息刷新
           bdDisplay_Runsets1.Display_Result(ok_message,ng_message,Color.DarkGreen,Color.Red);
          
           //统计结果显示
           thead0_summary.Update_Statistics(status);
           // 相机状态栏更新
           bdDisplay_Runsets1.Update_Cam_Text(status, thead0_summary.toString());
       }
       catch(Exception ex)
       {
           ExceptionManager.Add_Exception(TraceHelper.GetFuncName(), ex);
       }
       // 输出脉冲
       ContextManager.get_IOCtx().task_out_server_thread0.Add_One_Task(status); 
       // 临时变量赋值null
       tmp = null;
       if (StopProgramEvent.WaitOne(0, true)) break;
   } //end while 
   return;
}

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