摘要：做工业视觉开发的同学，大概率都遇到过这些糟心事儿：选框架时纠结性能与跨平台平衡，找工具时要么功能太浅撑不起复杂场景，要么改起来牵一发动全身。今天要聊的

.NET 6：微软跨平台老大哥，性能能打，Windows/Linux/macOS 无缝跑，部署不用改核心代码；

OpenCvSharp：OpenCV 的 C# 封装库，不用再写 C++ 调用逻辑，C# 开发者直接调图像处理接口，省了跨语言的麻烦；

ReactiveUI：基于 MVVM 的响应式框架，异步操作、数据绑定不用自己堆代码，UI 交互丝滑不卡顿；

MaterialDesignInxamlToolkit+MahApps.Metro：现成的现代化 UI 组件库，不用自己撸样式，界面美化一键搞定；

DynamicData+FluentResults：前者管响应式集合，数据绑定更灵活；后者简化结果返回与错误处理，debug 时不用扒满屏日志找问题。

不用重复造轮子，接口现成：

✅色彩空间转换：RGB/HSV/Lab 互转；

✅滤波：高斯 / 中值 / 双边滤波一键切换；

✅二值化与形态学：自适应阈值、开闭运算、顶帽变换；

✅特征提取：Canny 边缘检测、SIFT/SURF 特征点匹配。

这部分是核心竞争力，专门适配质检、测量场景：

✅浓淡补正：卷积核滑动筛选局部过亮 / 过暗区域，还能调方向（比如只检测 Y 轴条纹，避免误判非条纹亮线）；

✅结构光解码：生成格雷码条纹 + 解码，直接用在三维重建；

✅线激光分析：灰度质心法提激光中心线，做表面轮廓测量刚好；

✅光度立体法：多光源图像输入，自动算表面法线 + 深度图，不用自己搭算法框架。

不用从零搭推理流程：

PaddleX 推理：加载自定义训练的分类 / 目标检测模型；

YOLO 识别：集成 YOLOv5/v7 的 ONNX 模型，实时物体检测直接用。

解决工业相机接入、数据解析的麻烦：

相机采集：兼容海康威视、大恒等工业相机（装驱动就能用）；

分级日志：点信息栏展开详情，定位问题不用翻完整日志；

夜间模式：UI 主题动态切换，工厂强光 / 暗光环境都适配。

跨平台无束缚：.NET 6 加持，开发机用 Windows，部署到 Linux 服务器不用改代码；

响应式 UI：ReactiveUI 实时反馈，调参数时界面不卡顿；

模块化易扩展：功能模块独立，加新算法只需改对应模块，不用动整体架构；

灵活配置：卷积核大小、阈值等参数可自定义，同一个功能适配不同场景。

✅1.选取卷积核在图像上滑动；

✅2.对核内像素排序，提取中值做参考；

✅3.按预设阈值筛选过亮 / 过暗区域；

✅4.调整卷积核方向，实现特定方向筛选（比如只抓 Y 轴条纹）。

实际测试里，这算法能精准检出亮度不均区域（条纹、斑点），解决质检漏判、误判问题。

AppBootstrapper.cs：MVVM 初始化 + 依赖注入配置；

Services/CameraService.cs：工业相机采集抽象层，统一调用接口；

ViewModels/HomeViewModel.cs：首页逻辑核心，含浓淡补正算法；

Views/LogPanel.xaml：日志面板 UI 布局，改样式直接参考。

来源：opendotnet