比较图像与图像处理- WinForms c#

使用系统;使用System.Drawing;使用先;使用System.Windows.Forms;使用Leadtools;使用Leadtools.Codecs;使用Leadtools.Controls;使用Leadtools.ImageProcessing;使用Leadtools.ImageProcessing.Color;使用Leadtools.ImageProcessing.Core;使用Leadtools.ImageProcessing.Effects;

私人imageview _viewer1;私人imageview _viewer2;私人RasterCodecs _codecs;私人RasterImage _image1;私人RasterImage _image2;

私人无效Form1_Load (对象发送器，EventArgs｛试一试｛_viewer1 =新imageview ();_viewer1。Dock = DockStyle.Fill;_viewer1。BackColor = Color.DarkGray;panel1.Controls.Add (_viewer1);_viewer1.BringToFront ();_viewer1.Zoom (ControlSizeMode。Fit, 1.0， _viewer1.DefaultZoomOrigin);_viewer2 =新imageview ();_viewer2。Dock = DockStyle.Fill;_viewer2。BackColor = Color.DarkGray;panel2.Controls.Add (_viewer2);_viewer2.BringToFront ();_viewer2.Zoom (ControlSizeMode。Fit, 1.0， _viewer1.DefaultZoomOrigin);_codecs =新RasterCodecs ();｝抓(异常交货)｛MessageBox.Show (ex.ToString ());｝｝

私人无效btnLoadFirst_Click (对象发送器，EventArgs｛试一试｛字符串_filePath = GetFilePath();字符串_fileName = Path.GetFileName(_filePath);_image1 = _codecs.Load(_filePath);_viewer1。Image = _image1;label1。文本= $"第一个图像:{_fileName}"；｝抓(异常交货)｛MessageBox.Show (ex.ToString ());｝｝

私人无效btnLoadSecond_Click (对象发送器，EventArgs｛试一试｛字符串_filePath = GetFilePath();字符串_fileName = Path.GetFileName(_filePath);_image2 = _codecs.Load(_filePath);_viewer2。Image = _image2;label2。文本= $"第二张图片:{_fileName}"；｝抓(异常交货)｛MessageBox.Show (ex.ToString ());｝｝

私人字符串GetFilePath ()｛字符串_filePath =零；OpenFileDialog dlg =新OpenFileDialog ();了解地理。InitialDirectory =@“C: \ LEADTOOLS22 \ Resources \图片”；如果(了解。ShowDialog (这) ==对话sult. ok)｛_filePath = dgl . filename;｝返回_filePath;｝

私人无效btnCompare_Click (对象发送器，EventArgs｛如果(_viewer1。形象= =零| | _viewer2。形象= =零）｛对话框。显示(“请先加载图片”）;返回；｝lstResult.Items.Add ("************** 比较……**************"）;intnewItem;//第一个方法:通过XOR-ing逐像素进行比较使用(RasterImage dstImage = _image2.Clone())｛LeadRect rc =新LeadRect(0,0， _viewer1.Image.)宽度,_viewer1.Image.Height);CombineCommand combine =新CombineCommand (_image1 rc,新LeadPoint (0, 0),CombineCommandFlags.OperationXor);combine.Run (dstImage);// XOR后，相同像素将显示为黑色。接下来的代码将计算结果图像的黑比//定义一个所有黑色像素的区域dstImage.AddColorToRegion (RasterColor。黑色,RasterRegionCombineMode.Set);//找到黑色区域的面积，除以图像的总面积双percentBlack = dstImage. calculateregionarea () * 100.0 / (dstImage. calculateregionarea)。宽度* dstImage.Height);newItem = lstResult.Items.Add(字符串.Format (“比较精确像素:{0:N2}%相同”percentBlack));lstResult。TopIndex = newItem;｝//制作灰度副本来计算强度值grayscalcommand gray =新GrayscaleCommand (8);// Statistics info命令将始终用于查找图像像素的平均值statisticinformationcommand stats =新StatisticsInformationCommand (RasterColorChannel。Master, 0, 255);使用(rasterimage2gray = _image2.Clone())使用(rasterimage1gray = _image1.Clone())｛LeadRect rc =新LeadRect(0,0, image2Gray.)宽度,image2Gray.Height);//单独获取强度值，转换为灰度gray.Run (image1Gray);gray.Run (image2Gray);//第二个度量:总体强度值stats.Run (image1Gray);双intensityAverage1 = stats.Mean;stats.Run (image2Gray);双intensityAverage2 = stats.Mean;双AvgSimilarity = 100.0 -(数学。Abs(intensityAverage2 - intensityAverage1) * 100.0 / 255);newItem = lstResult.Items.Add(字符串.Format ("整体图像强度:{0:N2}%相似"AvgSimilarity));lstResult。TopIndex = newItem;//第三种方法:像素强度相似度CombineCommand combine =新CombineCommand (image1Gray rc,新LeadPoint (0, 0),CombineCommandFlags.AbsoluteDifference);combine.Run (image2Gray);// image2Gray现在有两个图像的强度的减法结果。//平均值将是强度差的平均值stats.Run (image2Gray);双pixelsSimilarity = 100.0 -(统计。平均值* 100.0 / 255);newItem = lstResult.Items.Add(字符串.Format (对应像素强度:{0:N2}%相似，pixelsSimilarity));lstResult。TopIndex = newItem;｝//第四个和第五个测量:比较平均色相和平均饱和度//分离颜色以获得色相和饱和度平面colorseparatcommand colorSep =新ColorSeparateCommand (ColorSeparateCommandType.Hsv);colorSep.Run (_image1);colorSep.DestinationImage.Page = 1;stats.Run (colorSep.DestinationImage);//存储第一个色调平面的平均值双averageHue1 = stats.Mean;//从色相平面移动到第二页的饱和度平面colorSep.DestinationImage.Page = 2;stats.Run (colorSep.DestinationImage);//存储第一个饱和平面的平均值双averageSat1 = stats.Mean;//对第二幅图像进行分色colorSep.Run (_image2);colorSep.DestinationImage.Page = 1;stats.Run (colorSep.DestinationImage);//存储第二个图像的色调平面的平均值双averageHue2 = stats.Mean;//从色相平面移动到第二页的饱和度平面colorSep.DestinationImage.Page = 2;stats.Run (colorSep.DestinationImage);//存储第二幅图像饱和平面的平均值双averageSat2 = stats.Mean;双HueDiff =数学。Abs(averageHue1 - averageHue2);//如果一个色调很高，另一个很低，它们实际上是//彼此很接近，因为0在255的旁边如果(HueDiff > 127)HueDiff =数学。Abs(HueDiff - 254);双SatDiff =数学。Abs(averageSat1 - averageSat2);双husimilarity = (255 - HueDiff) * 100 / 255.0;双satSimilarity = (255 - SatDiff) * 100 / 255.0;lstResult.Items.Add (字符串.Format (两个图像的平均色调值:{0:N2}%相似hueSimilarity));newItem = lstResult.Items.Add(字符串.Format (2幅图像的平均饱和度:{0:N2}%相似，satSimilarity));lstResult。TopIndex = newItem;//第六种方法:频率内容应该有自己的功能_image2.Clone CompareFrequencyContent (_image1.Clone () ());｝

公共无效比较频率内容(RasterImage img1, RasterImage img2)｛//确保图像大小相同如果((img1。= img1. Width) || (img1. Width)高度!= img2.Height)｛SizeCommand =新SizeCommand(256,256, Leadtools.RasterSizeFlags.Bicubic);sizecommand.Run (img1);sizecommand.Run (img2);｝//为两个图像使用相同的标志//包含填充标志，以便FFT能够处理非2次方大小的图像fftFlags = FastFourierTransformCommandFlags。FastFourierTransform| FastFourierTransformCommandFlags。灰色| fastfouriertransformcommandflags . padadoptimally;//存放FFT结果的2个数组傅里叶变换信息FTArray1 =新FourierTransformInformation (img1 fftFlags);FTArray2 =新FourierTransformInformation (img2 fftFlags);//对第一张图像进行FFT处理FastFourierTransformCommand命令=新FastFourierTransformCommand (FTArray1 fftFlags);command.Run (img1);//对第二幅图像进行FFT处理命令。傅立叶变换信息= FTArray2;command.Run (img2);//每个频率分量幅值与其对应图像的幅值之差的总和双magDiff = 0;//两幅图像中所有频率分量的两个幅值的总和双magSum = 0;intdataLen = FTArray1.Data.Length;不安全的//最快的处理方法是使用命令提供的数据指针｛双* pData1 = (双*) FTArray1.DataPointer;双* pData2 = (双*) FTArray2.DataPointer;为（intI = 0;i < dataLen;+ + i)｛双r1 = *pData1;+ + pData1;双i1 = *pData1;+ + pData1;//大小是实部和虚部的平方根双mag1 =数学。根号(r1 * r1 + i1 * i1);双r2 = *pData2;+ + pData2;双i2 = *pData2;+ + pData2;双mag2 =数学。√(r2 * r2 + i2 * i2);//计算数量级和magSum += (mag1 + mag2);//计算幅度差异magDiff +=数学。Abs(mag1 - mag2);｝｝如果(magSum == 0)magSum = 1;//不除以0双= (magSum - magDiff) * 100 / magSum;intnewItem = lstResult.Items.Add(字符串.Format (2幅图像的频率内容:{0:N2}%相似freqSimilarity));lstResult。TopIndex = newItem;img1.Dispose ();img2.Dispose ();｝

私人无效btnCopy_Click (对象发送器，EventArgs｛字符串listText =＂＂；foreach（字符串三种在lstResult.Items)listText += txt + Environment.NewLine;如果(listText = =＂＂）返回；Clipboard.Clear ();Clipboard.SetText (listText);对话框。显示("结果已复制到剪贴板"）;｝

私人无效btnClearList_Click (对象发送器，EventArgs｛lstResult.Items.Clear ();｝