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[C#/.NET] C# WinForms构建工业视觉系统：相机标定、图像处理与色彩识别实战

发表于 5 天前 | 查看: 19| 回复: 0

工业自动化和机器视觉领域，相机标定与图像处理是实现高精度测量和识别的基础环节。无论是定位零件、检测缺陷，还是进行颜色分类，背后都离不开一套稳定、可交互、易调试的图像分析工具。

本文介绍一套基于 C# 开发的轻量级但功能完整的图像处理与相机标定辅助系统。它不追求炫酷的界面，而是聚焦于在实际调试中真正需要的操作逻辑——比如手动选点、自动提取角点、拟合直线、计算像素当量等。

项目概述

本项目是一个基于 WinForm 开发的桌面应用程序，其核心目标是辅助用户高效完成相机标定过程中的关键步骤，并提供基础的图像分析能力。

程序通过调用底层图像处理模块（如 CameraCalibrate 类），实现了对标定板的自动或手动特征点提取、像素尺寸计算、直线参数拟合等功能。

用户可以在图像上直接拖动、点击选取关键位置，系统会实时反馈计算结果，例如标定板行列数、已提取点数量、像素/毫米换算比例等。整个流程兼顾了自动化效率与人工干预的灵活性，特别适合在标定环境复杂、自动提取失败时进行手动修正。

核心功能详解

1. 自动提取标定板角点

点击“自动取点”按钮，系统即可调用内置算法快速识别棋盘格或特定图案的交点，并显示算法运行的耗时，便于性能评估。

2. 手动选取标定板顶点

当自动提取因光照、遮挡等原因不可靠时，用户可按预设的顺时针顺序依次点击四个角点，完成手动标定，确保数据的准确性。

3. 标定参数确认与重置

提供“取点确认”和“重置”功能，使用户能够对当前提取结果进行校验，满意后再进行后续的复杂计算，避免错误数据污染流程。

4. 动态配置标定板尺寸

用户可直接输入标定板的实际宽（列数）和高（行数），系统会自动校验参数合理性，并提示是否需要重新取点，以适应不同规格的标定板。

5. 直线参数拟合与显示

在图像上任意选择两点后，系统会自动计算并显示出该直线的一般式参数（Ax + By + C = 0），结果以保留两位小数的清晰格式展示。

6. 流畅的图像交互操作

支持通过鼠标拖拽来平移浏览大尺寸图像，并结合十字光标实现像素级精准选点，极大地提升了操作体验与调试效率。

项目设计特点

该工具最大的特点是“所见即所得”的交互设计。所有操作都在图像视图上直接完成，反馈即时，无需在多个窗口或坐标输入框之间切换，符合工程师的直觉。

在代码架构层面，项目采用了工具类（BaseTool）的继承机制，巧妙地将“拖拽工具”、“点选工具”等交互行为封装为独立对象，这种设计模式为后续扩展新的交互方式提供了便利。

同时，系统逻辑清晰，严格区分自动与手动流程，避免状态混乱。例如，修改标定板尺寸后会自动清空已提取的点数，强制用户重新取点，防止因参数不一致导致的计算错误。这类细节设计充分体现了对工程可靠性的重视。

关键技术实现

项目基于 .NET Framework 开发，使用经典的 WinForm 作为界面框架，并未依赖 OpenCVSharp 等大型图像库，而是通过自定义的图像处理逻辑实现核心功能，保持了项目的轻量与可控。

关键技术点包括：

直线拟合：利用 Math.Sin 和 Math.Cos 函数将角度转换为直线法向量，进而求解出直线的一般式参数。
任务标识：通过 GetHashCode 或生成 Guid 来创建临时任务ID，满足模块内部的标识需求。
事件驱动：采用成熟的事件驱动模型来响应用户的按钮点击、文本框变更等操作，这是构建响应式桌面应用的常用网络/系统架构。
图像渲染：图像显示区域（presentBox）支持动态刷新与光标切换，确保了交互过程的视觉流畅度。

整个项目结构简洁，没有复杂的第三方依赖，非常适合开发者理解其原理并进行二次开发。

核心代码接口

以下展示了与底层 CameraCalibration.dll 交互的部分关键P/Invoke接口定义，涵盖了从特征提取到标定计算的全过程：

/// <summary>
/// 手动辅助选取角点接口
/// </summary>
[DllImport("CameraCalibration.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl, EntryPoint = "#2")]
public static extern bool manualExtract(string filename, ref int cornerNum,
    [MarshalAs(UnmanagedType.LPArray, SizeParamIndex = 2)] float[] cornerX,
    [MarshalAs(UnmanagedType.LPArray, SizeParamIndex = 2)] float[] cornerY,
    int boardWidth, int boardHeight, int manualFixSize, int fixSize);

/// <summary>
/// 自动选取角点接口
/// </summary>
[DllImport("CameraCalibration.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl, EntryPoint = "#1")]
public static extern bool autoExtract(string filename, ref int cornerNum,
    [MarshalAs(UnmanagedType.LPArray, SizeParamIndex = 2)] float[] cornerX,
    [MarshalAs(UnmanagedType.LPArray, SizeParamIndex = 2)] float[] cornerY,
    int boardWidth, int boardHeight, int fixSize);

/// <summary>
/// 相机标定接口
/// </summary>
[DllImport("CameraCalibration.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl, EntryPoint = "#3")]
public static extern void runCalibrate(int imgNum, int imgWidth, int imgHeight, int cornerNum,
    [MarshalAs(UnmanagedType.LPArray, SizeParamIndex = 4)] float[] cornerX,
    [MarshalAs(UnmanagedType.LPArray, SizeParamIndex = 4)] float[] cornerY,
    int boardWidth, int boardHeight, float boardSize, ref int resultNum,
    [MarshalAs(UnmanagedType.LPArray, SizeParamIndex = 10)] float[] result);

/// <summary>
/// 图像校正接口
/// </summary>
[DllImport("CameraCalibration.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl, EntryPoint = "#4")]
public static extern void runUndistort(string filename,
    int size, [MarshalAs(UnmanagedType.LPArray, SizeParamIndex = 2)] byte[] data,
    int paraNum, [MarshalAs(UnmanagedType.LPArray, SizeParamIndex = 4)] float[] para, ref int channel);

[DllImport("CameraCalibration.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl, EntryPoint = "#5")]
public static extern float zAffineMat(int cornerNum,
    [MarshalAs(UnmanagedType.LPArray, SizeParamIndex = 1)] float[] cornerX,
    [MarshalAs(UnmanagedType.LPArray, SizeParamIndex = 1)] float[] cornerY,
    int boardWidth, int boardHeight, float boardSize, float x1,float y1,float x2,float y2);