Processar SoftwareBitmaps com OpenCV

Este artigo mostra como criar um componente nativo de Windows Runtime C++/WinRT que converta objetos SoftwareBitmap para o tipo OpenCVMat. Isto permite-lhe usar os extensos algoritmos de processamento de imagem do OpenCV em frames captados com as APIs da câmara do Windows e mostrar os resultados na sua aplicação WinUI 3.

Descrição geral

A SoftwareBitmap classe é o formato de imagem comum usado pelas APIs de media do Windows, enquanto o OpenCV utiliza a Mat classe. Para fazer a ponte entre estes formatos, cria-se um componente de runtime C++/WinRT que:

1. Aceita uma entrada SoftwareBitmap.
2. Converte-o para OpenCV Mat.
3. Aplica o processamento de imagem desejado.
4. Devolve o resultado como um SoftwareBitmap.

Como o OpenCV é uma biblioteca nativa em C++, utiliza-se um projeto C++/WinRT Windows Runtime Component para criar a ponte. A tua aplicação WinUI 3 em C# faz referência a este componente.

Configurar o projeto de componentes C++/WinRT

1. No Visual Studio, adicione um novo projeto Windows Runtime Component (C++/WinRT) à sua solução. Chama-lhe algo como OpenCVBridge.

2. Descarregue o pacote NuGet do OpenCV executando o seguinte comando na Gestor de Pacotes Console, direcionado ao projeto bridge:

   Install-Package OpenCV.Windows -ProjectName OpenCVBridge
   

   Alternativamente, descarregue a versão OpenCV do opencv.org e configure manualmente os caminhos de inclusão e biblioteca do seu projeto.

3. No projeto bridge pch.h, adicione os cabeçalhos do OpenCV:

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

Criar a classe de runtime OpenCVHelper

Defina uma classe de tempo de execução que forneça métodos para converter entre SoftwareBitmap e OpenCV Mat. Crie o ficheiro IDL OpenCVHelper.idl:

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

Implementar a conversão

Em OpenCVHelper.cpp, implementa a conversão de SoftwareBitmap para Mat e de volta:

#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);
    }
}

Utilize o componente do C#

Na tua aplicação WinUI 3 em C#, adiciona uma referência de projeto ao OpenCVBridge componente. Em seguida, chame ProcessBitmap no seu código de processamento de frames:

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;
    });
}

Adicionar mais operações de processamento

Pode estender a OpenCVHelper classe com métodos adicionais para operações específicas. Atualize o IDL e a implementação:

// 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);
}

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