Przetwarzanie map SoftwareBitmap za pomocą openCV

W tym artykule pokazano, jak utworzyć natywny składnik C++/WinRT środowisko wykonawcze systemu Windows, który konwertuje obiekty SoftwareBitmap na typ OpenCVMat. Dzięki temu można używać rozbudowanych algorytmów przetwarzania obrazów openCV na klatkach przechwyconych za pomocą interfejsów API aparatu Windows i wyświetlać wyniki w aplikacji WinUI 3.

Przegląd

Klasa SoftwareBitmap jest typowym formatem obrazu używanym przez interfejsy API Windows multimediów, podczas gdy biblioteka OpenCV używa Mat klasy . Aby połączyć te formaty, należy utworzyć składnik środowiska uruchomieniowego C++/WinRT, który:

1. SoftwareBitmap Akceptuje dane wejściowe.
2. Przekształca go do postaci OpenCV Mat.
3. Stosuje żądane przetwarzanie obrazów.
4. Zwraca wynik jako SoftwareBitmap.

Ponieważ OpenCV jest natywną biblioteką języka C++, do utworzenia mostka należy użyć projektu C++/WinRT środowisko wykonawcze systemu Windows Component. Aplikacja WinUI 3 języka C# odwołuje się do tego składnika.

Konfigurowanie projektu składnika C++/WinRT

1. W Visual Studio dodaj nowy projekt składnika środowisko wykonawcze systemu Windows (C++/WinRT) do rozwiązania. Nadaj mu nazwę podobną do OpenCVBridge.

2. Pobierz pakiet NuGet OpenCV, uruchamiając następujące polecenie w konsoli Menedżer pakietów przeznaczonej dla projektu mostka:

   Install-Package OpenCV.Windows -ProjectName OpenCVBridge
   

   Alternatywnie pobierz wersję OpenCV z opencv.org i ręcznie skonfiguruj ścieżki dołączania i biblioteki projektu.

3. W projekcie mostka pch.h dodaj nagłówki OpenCV:

   #include <opencv2/core.hpp>
   #include <opencv2/imgproc.hpp>
   #include <robuffer.h>
   #include <windows.foundation.h>
   

Tworzenie klasy środowiska uruchomieniowego OpenCVHelper

Zdefiniuj klasę środowiska uruchomieniowego, która udostępnia metody konwersji między SoftwareBitmap i OpenCV Mat. Utwórz plik OpenCVHelper.idlIDL :

// OpenCVHelper.idl
namespace OpenCVBridge
{
    runtimeclass OpenCVHelper
    {
        OpenCVHelper();
        void ProcessBitmap(
            Windows.Graphics.Imaging.SoftwareBitmap input,
            Windows.Graphics.Imaging.SoftwareBitmap output);
    }
}

Implementowanie konwersji

W OpenCVHelper.cpppliku zaimplementuj konwersję z SoftwareBitmap do Mat i z powrotem:

#include "pch.h"
#include "OpenCVHelper.h"
#include "OpenCVHelper.g.cpp"
#include <opencv2/imgproc.hpp>

using namespace winrt;
using namespace Windows::Graphics::Imaging;

namespace winrt::OpenCVBridge::implementation
{
    void OpenCVHelper::ProcessBitmap(
        SoftwareBitmap const& input,
        SoftwareBitmap const& output)
    {
        // Lock the input buffer for reading
        auto inputBuffer = input.LockBuffer(
            BitmapBufferAccessMode::Read);
        auto inputRef = inputBuffer.CreateReference();

        uint8_t* inputData = nullptr;
        uint32_t inputSize = 0;
        winrt::check_hresult(
            inputRef.as<::Windows::Foundation::
                IMemoryBufferByteAccess>()->GetBuffer(
                    &inputData, &inputSize));

        auto inputDesc =
            inputBuffer.GetPlaneDescription(0);

        // Create a Mat from the input data (use Stride for correct row size)
        cv::Mat inputMat(
            inputDesc.Height,
            inputDesc.Width,
            CV_8UC4,
            inputData,
            inputDesc.Stride);

        // Lock the output buffer for writing
        auto outputBuffer = output.LockBuffer(
            BitmapBufferAccessMode::Write);
        auto outputRef = outputBuffer.CreateReference();

        uint8_t* outputData = nullptr;
        uint32_t outputSize = 0;
        winrt::check_hresult(
            outputRef.as<::Windows::Foundation::
                IMemoryBufferByteAccess>()->GetBuffer(
                    &outputData, &outputSize));

        auto outputDesc =
            outputBuffer.GetPlaneDescription(0);

        cv::Mat outputMat(
            outputDesc.Height,
            outputDesc.Width,
            CV_8UC4,
            outputData,
            outputDesc.Stride);

        // Apply image processing - example: blur
        cv::GaussianBlur(inputMat, outputMat, cv::Size(15, 15), 5);
    }
}

Używanie składnika z poziomu języka C#

W aplikacji WinUI 3 w języku C# dodaj odwołanie do projektu komponentu OpenCVBridge. Następnie wywołaj ProcessBitmap z kodu przetwarzania ramek:

using OpenCVBridge;
using Windows.Graphics.Imaging;

private readonly OpenCVHelper _openCVHelper = new();

private void ProcessFrameWithOpenCV(
    SoftwareBitmap inputBitmap)
{
    // Ensure the bitmap is in Bgra8 format
    if (inputBitmap.BitmapPixelFormat != BitmapPixelFormat.Bgra8)
    {
        inputBitmap = SoftwareBitmap.Convert(
            inputBitmap, BitmapPixelFormat.Bgra8);
    }

    // Create an output bitmap with the same dimensions
    var outputBitmap = new SoftwareBitmap(
        BitmapPixelFormat.Bgra8,
        inputBitmap.PixelWidth,
        inputBitmap.PixelHeight,
        BitmapAlphaMode.Premultiplied);

    // Process with OpenCV
    _openCVHelper.ProcessBitmap(inputBitmap, outputBitmap);

    // Display the result
    DispatcherQueue.TryEnqueue(async () =>
    {
        var source =
            new Microsoft.UI.Xaml.Media.Imaging
                .SoftwareBitmapSource();
        await source.SetBitmapAsync(outputBitmap);
        OutputImage.Source = source;
    });
}

Dodawanie większej liczby operacji przetwarzania

Klasę OpenCVHelper można rozszerzyć przy użyciu dodatkowych metod dla określonych operacji. Zaktualizuj IDL i implementację:

// Add to OpenCVHelper.idl
void ApplyCannyEdges(
    Windows.Graphics.Imaging.SoftwareBitmap input,
    Windows.Graphics.Imaging.SoftwareBitmap output,
    Double threshold1,
    Double threshold2);

// Implementation
void OpenCVHelper::ApplyCannyEdges(
    SoftwareBitmap const& input,
    SoftwareBitmap const& output,
    double threshold1,
    double threshold2)
{
    // ... lock buffers as above ...

    cv::Mat grayMat;
    cv::cvtColor(inputMat, grayMat, cv::COLOR_BGRA2GRAY);

    cv::Mat edges;
    cv::Canny(grayMat, edges, threshold1, threshold2);

    cv::cvtColor(edges, outputMat, cv::COLOR_GRAY2BGRA);
}

Treści powiązane

• Używanie biblioteki OpenCV z elementem MediaFrameReader
• Pobierz klatkę podglądu z kamery
• Aparat fotograficzny