ColorVision.Core

概述

ColorVision.Core 是 ColorVision 系统的核心组件库，提供一些C++接口的封装和核心功能的实现。它作为底层技术栈的桥接层，为上层应用提供高性能的算法接口和系统级功能。

基本信息

版本: 1.5.2.1
目标框架: .NET 8.0 / .NET 10.0 Windows
主要功能: C++ 接口封装、核心算法实现
技术栈: C++/CLI, .NET Interop, OpenCV
特色功能: 高性能计算、系统级操作、OpenCV 原生集成
应用场景: 图像处理、数值计算、硬件接口、视频解码
允许不安全代码: 是（AllowUnsafeBlocks）

原生依赖

ColorVision.Core 集成了以下 OpenCV 原生库（win-x64）：

opencv_core - 核心功能
opencv_imgproc - 图像处理
opencv_videoio - 视频输入输出
opencv_imgcodecs - 图像编解码
其他 OpenCV 模块

核心功能

1. C++ 接口封装

互操作性: .NET 与 C++ 代码的互操作
性能优化: 关键算法的原生实现
内存管理: 托管和非托管内存的协调
异常处理: 跨语言异常处理机制

2. 算法接口

图像处理: 高性能图像算法
数值计算: 数学运算和统计分析
信号处理: 数字信号处理算法
优化算法: 搜索和优化算法

3. 系统接口

硬件访问: 硬件设备的底层访问
系统调用: Windows API 的封装
文件操作: 高效的文件 I/O 操作
网络通信: 底层网络协议实现

架构设计

接口封装

1. 图像处理接口

csharp

public static class ImageProcessor
{
    [DllImport("ColorVisionCore.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]
    private static extern IntPtr ProcessImage(IntPtr imageData, int width, int height, int channels);
    
    public static unsafe byte[] ProcessImage(byte[] imageData, int width, int height, int channels = 3)
    {
        fixed (byte* ptr = imageData)
        {
            IntPtr result = ProcessImage(new IntPtr(ptr), width, height, channels);
            // 处理返回的结果
            return ConvertToManagedArray(result, width * height * channels);
        }
    }
}

2. 数学运算接口

csharp

public static class MathUtils
{
    [DllImport("ColorVisionCore.dll")]
    private static extern double FastSin(double x);
    
    [DllImport("ColorVisionCore.dll")]
    private static extern double FastCos(double x);
    
    public static double Sin(double x) => FastSin(x);
    public static double Cos(double x) => FastCos(x);
}

3. 硬件接口封装

csharp

public class HardwareInterface : IDisposable
{
    private IntPtr _handle;
    
    [DllImport("ColorVisionCore.dll")]
    private static extern IntPtr InitializeHardware();
    
    [DllImport("ColorVisionCore.dll")]
    private static extern bool WriteToHardware(IntPtr handle, byte[] data, int length);
    
    [DllImport("ColorVisionCore.dll")]
    private static extern int ReadFromHardware(IntPtr handle, byte[] buffer, int bufferSize);
    
    public HardwareInterface()
    {
        _handle = InitializeHardware();
        if (_handle == IntPtr.Zero)
            throw new InvalidOperationException("无法初始化硬件");
    }
    
    public bool Write(byte[] data)
    {
        return WriteToHardware(_handle, data, data.Length);
    }
    
    public byte[] Read(int bufferSize)
    {
        byte[] buffer = new byte[bufferSize];
        int bytesRead = ReadFromHardware(_handle, buffer, bufferSize);
        
        if (bytesRead <= 0) return new byte[0];
        
        Array.Resize(ref buffer, bytesRead);
        return buffer;
    }
    
    public void Dispose()
    {
        if (_handle != IntPtr.Zero)
        {
            CloseHardware(_handle);
            _handle = IntPtr.Zero;
        }
    }
    
    [DllImport("ColorVisionCore.dll")]
    private static extern void CloseHardware(IntPtr handle);
}

使用示例

1. 图像处理应用

csharp

public class ImageProcessingService
{
    public byte[] EnhanceImage(byte[] originalImage, int width, int height)
    {
        try
        {
            // 使用 ColorVision.Core 的高性能图像处理
            return ImageProcessor.ProcessImage(originalImage, width, height);
        }
        catch (Exception ex)
        {
            // 异常处理
            throw new ImageProcessingException("图像处理失败", ex);
        }
    }
    
    public async Task<byte[]> EnhanceImageAsync(byte[] originalImage, int width, int height)
    {
        return await Task.Run(() => EnhanceImage(originalImage, width, height));
    }
}

2. 数值计算应用

csharp

public class CalculationService
{
    public double[] CalculateFrequencySpectrum(double[] signal)
    {
        // 使用优化的 FFT 算法
        return CoreMath.FFT(signal);
    }
    
    public Matrix MultiplyMatrices(Matrix a, Matrix b)
    {
        // 使用优化的矩阵运算
        return CoreMath.MatrixMultiply(a, b);
    }
}

3. 硬件控制应用

csharp

public class DeviceController : IDisposable
{
    private HardwareInterface _hardware;
    
    public DeviceController()
    {
        _hardware = new HardwareInterface();
    }
    
    public async Task\<bool\> SendCommandAsync(byte[] command)
    {
        return await Task.Run(() => _hardware.Write(command));
    }
    
    public async Task<byte[]> ReadDataAsync(int size)
    {
        return await Task.Run(() => _hardware.Read(size));
    }
    
    public void Dispose()
    {
        _hardware?.Dispose();
    }
}

性能考虑

1. 内存管理

csharp

public class ManagedBuffer : IDisposable
{
    private IntPtr _nativeBuffer;
    private int _size;
    
    public ManagedBuffer(int size)
    {
        _size = size;
        _nativeBuffer = Marshal.AllocHGlobal(size);
    }
    
    public IntPtr Buffer => _nativeBuffer;
    public int Size => _size;
    
    public void Dispose()
    {
        if (_nativeBuffer != IntPtr.Zero)
        {
            Marshal.FreeHGlobal(_nativeBuffer);
            _nativeBuffer = IntPtr.Zero;
        }
    }
}

2. 并行处理

csharp

public static class ParallelProcessor
{
    public static void ProcessInParallel\<T\>(T[] data, Action\<T\> processor)
    {
        Parallel.ForEach(data, new ParallelOptions
        {
            MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount
        }, processor);
    }
    
    public static TResult[] ProcessInParallel\<T, TResult\>(T[] data, Func\<T, TResult\> processor)
    {
        var results = new TResult[data.Length];
        
        Parallel.For(0, data.Length, i =>
        {
            results[i] = processor(data[i]);
        });
        
        return results;
    }
}

3. 缓存优化

csharp

public class ResultCache\<TKey, TValue\>
{
    private readonly ConcurrentDictionary\\<TKey, TValue\> _cache = new();
    private readonly int _maxSize;
    
    public ResultCache(int maxSize = 1000)
    {
        _maxSize = maxSize;
    }
    
    public TValue GetOrCompute(TKey key, Func\<TKey, TValue\> factory)
    {
        return _cache.GetOrAdd(key, factory);
    }
    
    public void Clear()
    {
        if (_cache.Count > _maxSize)
        {
            _cache.Clear();
        }
    }
}

最佳实践

1. 异常处理

正确处理跨语言异常
实现适当的异常转换
提供有意义的错误信息

2. 资源管理

及时释放非托管资源
使用 IDisposable 模式
避免内存泄漏

3. 性能优化

最小化托管/非托管转换
使用内存池减少分配
合理使用并行处理

4. 类型安全

验证输入参数
正确处理指针操作
实现类型安全的包装

更新日志

v1.5.2.1（2026-02）

✅ 升级目标框架至 .NET 8.0 / .NET 10.0
✅ 更新 OpenCV 原生库至 4.13
✅ 新增视频解码支持（VideoCapture）
✅ 新增 HImage 内存共享机制
✅ 优化 C++/C# 跨语言数据传输

v1.4.x 及更早

基础 C++ 接口封装
图像处理算法
硬件接口抽象

检测器

算法原语

模板系统

ColorVision.Core

目录

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基本信息

原生依赖

核心功能

1. C++ 接口封装

2. 算法接口

3. 系统接口

架构设计

接口封装

1. 图像处理接口

2. 数学运算接口

3. 硬件接口封装

使用示例

1. 图像处理应用

2. 数值计算应用

3. 硬件控制应用

性能考虑

1. 内存管理

2. 并行处理

3. 缓存优化

最佳实践

1. 异常处理

2. 资源管理

3. 性能优化

4. 类型安全

更新日志

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