ওপেন সোর্স .NET ইমেজ প্রসেসিং লাইব্রেরি 

Emgu CV দিয়ে শুরু করা

Emgu CV ব্যবহার করে আপনার প্রজেক্ট চালানোর জন্য, প্রথমে আপনাকে .NET রানটাইম ইনস্টল করতে হবে। এর পরে, আপনি GitHub থেকে সংগ্রহস্থলটি ম্যানুয়ালি ডাউনলোড করতে পারেন৷ এটি ইনস্টল করতে নিম্নলিখিত কমান্ডটি ব্যবহার করুন।

git clone https://github.com/emgucv/emgucv.git

.NET এর মাধ্যমে ছবি তৈরি এবং পরিচালনা করা

বিনামূল্যের Emgu CV লাইব্রেরি সফ্টওয়্যার প্রোগ্রামারদের এমন অ্যাপ তৈরি করতে সক্ষম করে যা সহজেই ছবি তৈরি এবং প্রক্রিয়া করতে পারে। আপনি সহজেই একটি চিত্র তৈরি করতে পারেন তবে এটি একটি চিত্র অবজেক্ট তৈরি করার পরামর্শ দেওয়া হয়। পরিচালিত ক্লাস ব্যবহার করে আপনি স্বয়ংক্রিয় মেমরি ম্যানেজমেন্ট, স্বয়ংক্রিয় আবর্জনা সংগ্রহের মতো বিভিন্ন সুবিধা পেতে পারেন এবং এতে উন্নত পদ্ধতি রয়েছে যেমন চিত্র পিক্সেলগুলিতে জেনেরিক অপারেশন, বিটম্যাপে রূপান্তর ইত্যাদি। আপনি সহজেই আকার সামঞ্জস্য করতে, রঙ প্রয়োগ করতে, চিত্রের গভীরতা নির্দিষ্ট করতে এবং আরও অনেক কিছু করতে পারেন

  //Create an image of 400x200 of Blue color
  using (Image img = new Image(400, 200, new Bgr(255, 0, 0))) 
  {
    //Create the font
    MCvFont f = new MCvFont(CvEnum.FONT.CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1.0, 1.0);
    //Draw "Hello, world." on the image using the specific font
    img.Draw("Hello, world", ref f, new Point(10, 80), new Bgr(0, 255, 0)); 
    //Show the image using ImageViewer from Emgu.CV.UI
    ImageViewer.Show(img, "Test Window");
  }
  

.NET API এর মাধ্যমে ট্রাফিক সাইন সনাক্তকরণ

ওপেন সোর্স Emgu CV API .NET কমান্ড ব্যবহার করে সহজে ট্র্যাফিক সিং সনাক্ত করার জন্য সমর্থন অন্তর্ভুক্ত করেছে। লাইব্রেরি ডেভেলপারদের ক্যামেরা দ্বারা ধারণ করা ছবি থেকে স্টপ চিহ্ন সনাক্ত করতে সাহায্য করে যা স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন নেভিগেশন সিস্টেমের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। এটি খুবই উপযোগী এবং অটোমোবাইলকে শহুরে পরিবেশে নিরাপদে নেভিগেট করতে সাহায্য করতে পারে। প্রথম ধাপে, ডেভেলপারদের ট্র্যাফিক সিগন্যালের লাল অষ্টভুজ বের করতে হবে এবং তারা প্রার্থী অঞ্চলের বৈশিষ্ট্যগুলি মেলানোর জন্য SURF ব্যবহার করতে পারে।

CSharp এর মাধ্যমে ইমেজ স্টিচিং সম্পাদন করুন

Emgu CV লাইব্রেরি ডেভেলপারদের C# কোড ব্যবহার করে তাদের নিজস্ব অ্যাপের ভিতরে ইমেজ স্টিচিং করতে সাহায্য করে। একটি সেগমেন্টেড প্যানোরামা বা উচ্চ-রেজোলিউশন ইমেজ তৈরি করতে একাধিক ফটোগ্রাফিক ইমেজ একত্রিত করার জন্য এটি একটি খুব দরকারী প্রক্রিয়া। লাইব্রেরীতে এটি সম্পাদন করার জন্য কেবলমাত্র কয়েকটি লাইনের কোড প্রয়োজন তবে এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে সঠিক ফলাফলের জন্য চিত্র এবং অভিন্ন এক্সপোজারগুলির মধ্যে প্রায় সঠিক ওভারল্যাপ প্রয়োজন।

    using (Stitcher stitcher = new Stitcher(
    //This indicate if the Stitcher should use GPU for processing. 
    //There is currently a bug in Open CV such that GPU processing cannot produce the correct result. 
    //Must specify false as parameter. Hope this will be fixed soon to enable GPU processing
    false 
    ))
  {
    Image result = stitcher.Stitch(sourceImages);
    // code to display or save the result 
  }