C#实现图片边缘锐化的完整代码_C#

在 c# 中进行图像的边缘锐化，可以通过卷积滤波器实现。边缘锐化的基本思想是通过卷积核（也称为滤波器或掩模）来增强图像中的边缘。我们可以使用一个简单的锐化核，例如：

[ 0, -1,  0][-1,  5, -1][ 0, -1,  0]

这个卷积核可以用于增强图像中的边缘。下面是如何在 c# 中实现这一操作的完整代码，包括加载图像、应用锐化滤波器和保存结果图像。

1. 安装 system.drawing.common

确保你已经安装了 system.drawing.common 库。你可以通过nuget包管理器安装它，或者使用以下命令：

dotnet add package system.drawing.common

2. 编写卷积滤波器应用方法

using system;using system.drawing;using system.drawing.imaging;
public class imageprocessor
{
    public static bitmap applyconvolutionfilter(bitmap sourceimage, float[,] kernel)
    {
        int width = sourceimage.width;
        int height = sourceimage.height;
        bitmapdata srcdata = sourceimage.lockbits(new rectangle(0, 0, width, height), imagelockmode.readonly, pixelformat.format32bppargb);
        bitmap resultimage = new bitmap(width, height);
        bitmapdata resultdata = resultimage.lockbits(new rectangle(0, 0, width, height), imagelockmode.writeonly, pixelformat.format32bppargb);

        int bytesperpixel = 4;
        int stride = srcdata.stride;
        intptr srcscan0 = srcdata.scan0;
        intptr resultscan0 = resultdata.scan0;
        int kernelwidth = kernel.getlength(1);
        int kernelheight = kernel.getlength(0);
        int kerneloffset = kernelwidth / 2;

        unsafe
        {
            byte* srcptr = (byte*)srcscan0.topointer();
            byte* resultptr = (byte*)resultscan0.topointer();

            for (int y = kerneloffset; y < height - kerneloffset; y++)
            {
                for (int x = kerneloffset; x < width - kerneloffset; x++)
                {
                    float blue = 0.0f;
                    float green = 0.0f;
                    float red = 0.0f;

                    for (int ky = -kerneloffset; ky <= kerneloffset; ky++)
                    {
                        for (int kx = -kerneloffset; kx <= kerneloffset; kx++)
                        {
                            int pixelpos = ((y + ky) * stride) + ((x + kx) * bytesperpixel);
                            blue += srcptr[pixelpos] * kernel[ky + kerneloffset, kx + kerneloffset];
                            green += srcptr[pixelpos + 1] * kernel[ky + kerneloffset, kx + kerneloffset];
                            red += srcptr[pixelpos + 2] * kernel[ky + kerneloffset, kx + kerneloffset];
                        }
                    }

                    int resultpos = (y * stride) + (x * bytesperpixel);
                    resultptr[resultpos] = (byte)math.min(math.max(blue, 0), 255);
                    resultptr[resultpos + 1] = (byte)math.min(math.max(green, 0), 255);
                    resultptr[resultpos + 2] = (byte)math.min(math.max(red, 0), 255);
                    resultptr[resultpos + 3] = srcptr[resultpos + 3]; // copy alpha channel
                }
            }
        }

        sourceimage.unlockbits(srcdata);
        resultimage.unlockbits(resultdata);

        return resultimage;
    }
}

3. 使用卷积滤波器进行边缘锐化

编写一个主程序来加载图像、应用锐化滤波器并保存结果图像。

using system;using system.drawing;
class program
{
    static void main()
    {
        // 加载原始图像
        bitmap sourceimage = new bitmap("path_to_your_image.jpg");

        // 定义锐化卷积核
        float[,] sharpenkernel = new float[,]
        {
            { 0, -1,  0 },
            { -1,  5, -1 },
            { 0, -1,  0 }
        };

        // 应用锐化滤波器
        bitmap resultimage = imageprocessor.applyconvolutionfilter(sourceimage, sharpenkernel);

        // 保存处理后的图像
        resultimage.save("path_to_save_sharpened_image.jpg");
    }
}

图像对比：

原图：

处理后：

注意事项

确保路径 path_to_your_image.jpg 和 path_to_save_sharpened_image.jpg 是正确的。
调整卷积核可以改变锐化效果。上面使用的是一个常见的锐化卷积核。
system.drawing 命名空间需要 system.drawing.common 包，在 .net core 或 .net 5/6 中需要特别注意包的引用。