我创建了一个名为“Descripteurs”的课程。我想调用这个类来创建一个csv文件。所以我调用了我在“Descriptors”类中创建的描述符列表。 我无法将我的像素位置与描述符相关联，以将其存储在我的csv中。
我的图像中的每个像素都应该包含“Descripteurs”类中的描述符（moyenne，黑色像素数，白色像素数.....）。 csv应该在每个像素中具有位置，并且所有描述符都在“Descripteurs”类中计算。我不知道是否存在线程问题。 我的功能在这里：
public bool StoreIntoCsv(string pathOriginalPicture, string pathOriginalPictureWithOnlyOneLayer, int classe, BackgroundWorker worker, DoWorkEventArgs e)
{
//preprocessing of the original picture and the original picture with only one layer
Descripteurs featuresPathOriginal = new Descripteurs(new Bitmap(pathOriginalPicture));// m_constructeur de la classe Descripteurs
Bitmap binaryOriginalPictureWithOnlyOneLayer = new Bitmap(pathOriginalPictureWithOnlyOneLayer); // correspond à l'image binaire avec le L.
//we want to get the class of the picture
string[] res = pathOriginalPicture.Split('\\');
string classeName = res[res.Count() - 2]; // count = compter
//retrieving the file path of the csv
string pathFolder = pathOriginalPicture.Split('.').First();// le split divise la chaine en sous chaine en fonction des caractères
pathFolder = pathFolder.Remove(pathFolder.LastIndexOf('\\'));
string pathCsv = pathFolder + "\\" + classeName + ".csv";
libaforge.AForge.IntPoint pixel = new libaforge.AForge.IntPoint();
//open the stream
using (StreamWriter stream = File.AppendText(pathCsv)) //streamwriter permet d'écrire dans un fichier
{
//browse all the picture
for (int x = 0; x < binaryOriginalPictureWithOnlyOneLayer.Width; x = x + 2)
{
for (int y = 0; y < binaryOriginalPictureWithOnlyOneLayer.Height; y = y + 2)
{
//the user stop the application
if (worker.CancellationPending)//checks for cancel request
{
e.Cancel = true;
return false;
}
//we know, where is it the pixel black on the data set training
if (binaryOriginalPictureWithOnlyOneLayer.GetPixel(x, y).ToArgb() == Color.Black.ToArgb())
{
pixel.X = x;
pixel.Y = y;
WriteLineToCsv(pixel, featuresPathOriginal.Extract_Desscripteurs(pixel), classe, stream);
}
}
}
return true;
}
}
我的班级“Descripteurs在这里：
namespace ProjetPRD
{
extern alias libaforge;
public class Descripteurs
{
//private Bitmap _imageLidar;
private static Bitmap image;
public Descripteurs(Bitmap img)
{
image = img;
}
//public static List <double> Extract_Desscripteurs(Bitmap image)
//public static List <double> Extract_Desscripteurs(libaforge.AForge.IntPoint pixel)
public double[] Extract_Desscripteurs(libaforge.AForge.IntPoint pixel)
{
int pixel_Central = 0;
double Moy2_Haut_Gauche = 0;
double Moy3_Haut_Droite = 0;
double Moy4_Bas_Gauche = 0;
double Moy5_Bas_Droite = 0;
int Difference = 0; // pour calculer la difference entre la valeur max et la valeur min de notre masc
int Nb_PNoir_Haut_Gauche = 0;
int Nb_PBlanc_Haut_Gauche = 0;
int Nb_PGris_Haut_Gauche = 0;
int Nb_PNoir_Haut_Droite = 0;
int Nb_PBlanc_Haut_Droite = 0;
int Nb_PGris_Haut_Droite = 0;
int Nb_PNoir_Bas_Gauche = 0;
int Nb_PBlanc_Bas_Gauche = 0;
int Nb_PGris_Bas_Gauche = 0;
int Nb_PNoir_Bas_Droite = 0;
int Nb_PBlanc_Bas_Droite = 0;
int Nb_PGris_Bas_Droite = 0;
List<double> caracteristique = new List <double>();
lock (image )
{
BitmapData bmd = new BitmapData();
try
{
Rectangle Rect = new Rectangle(0, 0, image.Width, image.Height);
bmd = image.LockBits(Rect, ImageLockMode.ReadOnly, PixelFormat.Format8bppIndexed);
//System.Drawing.Imaging.BitmapData bmpData = bmd.LockBits(Rect, System.Drawing.Imaging.ImageLockMode.ReadWrite,bmd.PixelFormat);
unsafe
{
byte* Ptr = (byte*)bmd.Scan0;
for (int j = 0; j < bmd.Height; j++)
{
for (int i = 0; i < bmd.Width; i++)
{
//initialisation des différents éléments du masque 3*3
int couleur1 = Ptr[j * bmd.Width + i];
int couleur2 = Ptr[j * bmd.Width + (i + 1)];
int couleur3 = Ptr[j * bmd.Width + (i + 2)];
int couleur4 = Ptr[(j + 1) * bmd.Width + i];
pixel_Central = Ptr[(j + 1) * bmd.Width + (i + 1)];
int couleur6 = Ptr[(j + 1) * bmd.Width + (i + 2)];
int couleur7 = Ptr[(j + 2) * bmd.Width + (i)];
int couleur8 = Ptr[(j + 2) * bmd.Width + (i + 1)];
int couleur9 = Ptr[(j + 2) * bmd.Width + (i + 2)];
//faire la moyenne de chaque bloc de 4
Moy2_Haut_Gauche = (couleur1 + couleur2 + couleur4 + pixel_Central) / 4;
Moy3_Haut_Droite = (couleur2 + couleur3 + pixel_Central + couleur6) / 4;
Moy4_Bas_Gauche = (couleur4 + pixel_Central + couleur7 + couleur8) / 4;
Moy5_Bas_Droite = (pixel_Central + couleur6 + couleur8 + couleur9) / 4;
//remplir la liste des caractéristiques
caracteristique.Add(pixel_Central);
caracteristique.Add(Moy2_Haut_Gauche);
caracteristique.Add(Moy3_Haut_Droite);
caracteristique.Add(Moy4_Bas_Gauche);
caracteristique.Add(Moy5_Bas_Droite);
int[] tab_Difference = { couleur1, couleur2, couleur3, couleur4, pixel_Central, couleur6, couleur7, couleur8, couleur9 };
Difference = tab_Difference.Max() - tab_Difference.Min();
int[] tab = { couleur1, couleur2, couleur4, pixel_Central };
for (int k = 0; k < tab.Length; k++)
{
if (tab[k] < 60)
{
Nb_PNoir_Haut_Gauche++;
}
else
{
if (tab[k] > 180)
{
Nb_PBlanc_Haut_Gauche++;
}
else
{
Nb_PGris_Haut_Gauche++;
}
}
}
int[] tab2 = { couleur2, couleur3, pixel_Central, couleur6 };
for (int m = 0; m < tab2.Length; m++)
{
if (tab2[m] < 60)
{
Nb_PNoir_Haut_Droite++;
}
else
{
if (tab2[m] > 180)
{
Nb_PBlanc_Haut_Droite++;
}
else
{
Nb_PGris_Haut_Droite++;
}
}
}
int[] tab3 = { couleur4, pixel_Central, couleur7, couleur8 };
for (int n = 0; n < tab3.Length; n++)
{
if (tab3[n] < 60)
{
Nb_PNoir_Bas_Gauche++;
}
else
{
if (tab3[n] > 180)
{
Nb_PBlanc_Bas_Gauche++;
}
else
{
Nb_PGris_Bas_Gauche++;
}
}
}
int[] tab4 = { pixel_Central, couleur6, couleur8, couleur9 };
for (int n = 0; n < tab4.Length; n++)
{
if (tab4[n] < 60)
{
Nb_PNoir_Bas_Droite++;
}
else
{
if (tab4[n] > 180)
{
Nb_PBlanc_Bas_Droite++;
}
else
{
Nb_PGris_Bas_Droite++;
}
}
}
caracteristique.Add(Difference);
caracteristique.Add(Nb_PNoir_Haut_Gauche);
caracteristique.Add(Nb_PNoir_Haut_Droite);
caracteristique.Add(Nb_PNoir_Bas_Gauche);
caracteristique.Add(Nb_PNoir_Bas_Droite);
caracteristique.Add(Nb_PBlanc_Haut_Gauche);
caracteristique.Add(Nb_PBlanc_Haut_Droite);
caracteristique.Add(Nb_PBlanc_Bas_Gauche);
caracteristique.Add(Nb_PBlanc_Bas_Droite);
caracteristique.Add(Nb_PGris_Haut_Gauche);
caracteristique.Add(Nb_PGris_Haut_Droite);
caracteristique.Add(Nb_PGris_Bas_Gauche);
caracteristique.Add(Nb_PGris_Bas_Droite);
}
}
//mesCaracteristiques = caracteristique.ToArray();
}
}
finally
{
image.UnlockBits(bmd);
}
//e.Graphics.DrawImage(bmd, 0, 150);
//return mesCaracteristiques;
return caracteristique.ToArray();
}
}
}
}
我不知道我的说明是否清楚，但我真的需要帮助。