Material Theme Generator application, written in Angular  

public class ImageInfo
{
    public Mat Image { set; get; }
    public int ImageGroupId { set; get; }
    public int ImageId { set; get; }
}

public IList<ImageInfo> ReadTrainingImages(string path, string ext)
{
    var images = new List<ImageInfo>();
 
    var imageId = 1;
    foreach (var dir in new DirectoryInfo(path).GetDirectories())
    {
        var groupId = int.Parse(dir.Name);
        foreach (var imageFile in dir.GetFiles(ext))
        {
            var image = processTrainingImage(new Mat(imageFile.FullName, LoadMode.GrayScale));
            if (image == null)
            {
                continue;
            }
 
            images.Add(new ImageInfo
            {
                Image = image,
                ImageId = imageId++,
                ImageGroupId = groupId
            });
        }
    }
 
    return images;
}

private static Mat processTrainingImage(Mat gray)
{
    var threshImage = new Mat();
    Cv2.Threshold(gray, threshImage, Thresh, ThresholdMaxVal, ThresholdType.BinaryInv); // Threshold to find contour
 
    Point[][] contours;
    HiearchyIndex[] hierarchyIndexes;
    Cv2.FindContours(
        threshImage,
        out contours,
        out hierarchyIndexes,
        mode: ContourRetrieval.CComp,
        method: ContourChain.ApproxSimple);
 
    if (contours.Length == 0)
    {
        return null;
    }
 
    Mat result = null;
 
    var contourIndex = 0;
    while ((contourIndex >= 0))
    {
        var contour = contours[contourIndex];
 
        var boundingRect = Cv2.BoundingRect(contour); //Find bounding rect for each contour
        var roi = new Mat(threshImage, boundingRect); //Crop the image
 
        //Cv2.ImShow("src", gray);
        //Cv2.ImShow("roi", roi);
        //Cv.WaitKey(0);
 
        var resizedImage = new Mat();
        var resizedImageFloat = new Mat();
        Cv2.Resize(roi, resizedImage, new Size(10, 10)); //resize to 10X10
        resizedImage.ConvertTo(resizedImageFloat, MatType.CV_32FC1); //convert to float
        result = resizedImageFloat.Reshape(1, 1);
 
        contourIndex = hierarchyIndexes[contourIndex].Next;
    }
 
    return result;
}

public CvKNearest TrainData(IList<ImageInfo> trainingImages)
{
    var samples = new Mat();
    foreach (var trainingImage in trainingImages)
    {
        samples.PushBack(trainingImage.Image);
    }
 
    var labels = trainingImages.Select(x => x.ImageGroupId).ToArray();
    var responses = new Mat(labels.Length, 1, MatType.CV_32SC1, labels);
    var tmp = responses.Reshape(1, 1); //make continuous
    var responseFloat = new Mat();
    tmp.ConvertTo(responseFloat, MatType.CV_32FC1); // Convert  to float
 
 
    var kNearest = new CvKNearest();
    kNearest.Train(samples, responseFloat); // Train with sample and responses
    return kNearest;
}

public void DoOCR(CvKNearest kNearest, string path)
{
    var src = Cv2.ImRead(path);
    Cv2.ImShow("Source", src);
 
    var gray = new Mat();
    Cv2.CvtColor(src, gray, ColorConversion.BgrToGray);
 
    var threshImage = new Mat();
    Cv2.Threshold(gray, threshImage, Thresh, ThresholdMaxVal, ThresholdType.BinaryInv); // Threshold to find contour
 
 
    Point[][] contours;
    HiearchyIndex[] hierarchyIndexes;
    Cv2.FindContours(
        threshImage,
        out contours,
        out hierarchyIndexes,
        mode: ContourRetrieval.CComp,
        method: ContourChain.ApproxSimple);
 
    if (contours.Length == 0)
    {
        throw new NotSupportedException("Couldn't find any object in the image.");
    }
 
    //Create input sample by contour finding and cropping
    var dst = new Mat(src.Rows, src.Cols, MatType.CV_8UC3, Scalar.All(0));
 
    var contourIndex = 0;
    while ((contourIndex >= 0))
    {
        var contour = contours[contourIndex];
 
        var boundingRect = Cv2.BoundingRect(contour); //Find bounding rect for each contour
 
        Cv2.Rectangle(src,
            new Point(boundingRect.X, boundingRect.Y),
            new Point(boundingRect.X + boundingRect.Width, boundingRect.Y + boundingRect.Height),
            new Scalar(0, 0, 255),
            2);
 
        var roi = new Mat(threshImage, boundingRect); //Crop the image
 
        var resizedImage = new Mat();
        var resizedImageFloat = new Mat();
        Cv2.Resize(roi, resizedImage, new Size(10, 10)); //resize to 10X10
        resizedImage.ConvertTo(resizedImageFloat, MatType.CV_32FC1); //convert to float
        var result = resizedImageFloat.Reshape(1, 1);
 
 
        var results = new Mat();
        var neighborResponses = new Mat();
        var dists = new Mat();
        var detectedClass = (int)kNearest.FindNearest(result, 1, results, neighborResponses, dists);
 
        //Console.WriteLine("DetectedClass: {0}", detectedClass);
        //Cv2.ImShow("roi", roi);
        //Cv.WaitKey(0);
 
        //Cv2.ImWrite(string.Format("det_{0}_{1}.png",detectedClass, contourIndex), roi);
 
        Cv2.PutText(
            dst,
            detectedClass.ToString(CultureInfo.InvariantCulture),
            new Point(boundingRect.X, boundingRect.Y + boundingRect.Height),
            0,
            1,
            new Scalar(0, 255, 0),
            2);
 
        contourIndex = hierarchyIndexes[contourIndex].Next;
    }
 
    Cv2.ImShow("Segmented Source", src);
    Cv2.ImShow("Detected", dst);
 
    Cv2.ImWrite("dest.jpg", dst);
 
    Cv2.WaitKey();
}

// Cv2.ImRead
using (var src = new Mat(@"..\..\Images\Penguin.Png", LoadMode.AnyDepth | LoadMode.AnyColor))
using (var dst = new Mat())
{
    Cv2.CvtColor(src, dst, ColorConversion.BgrToGray);
 
    // How to export
    using (var bitmap = dst.ToBitmap()) // => OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(dst)
    {
        bitmap.Save("gray.png", ImageFormat.Png);
    }
 
    using (new Window("BgrToGray C++: src", image: src))
    using (new Window("BgrToGray C++: dst", image: dst))
    {
        Cv2.WaitKey();
    }
}

cv::Mat src = cv::imread ("foo.jpg");
cv::Mat dst;
cv::cvtColor (src, dst, CV_BGR2GRAY);

using (var src = new IplImage(@"..\..\Images\Penguin.Png", LoadMode.AnyDepth | LoadMode.AnyColor))
using (var dst = new IplImage(src.Size, src.Depth, src.NChannels))
{
    for (var y = 0; y < src.Height; y++)
    {
        for (var x = 0; x < src.Width; x++)
        {
            CvColor pixel = src[y, x];
            dst[y, x] = new CvColor
            {
                B = (byte)(255 - pixel.B),
                G = (byte)(255 - pixel.G),
                R = (byte)(255 - pixel.R)
            };
        }
    }
 
    // [C] Accessing Pixel
    // https://github.com/shimat/opencvsharp/wiki/%5BC%5D-Accessing-Pixel
 
    using (new CvWindow("C Interface: Src", image: src))
    using (new CvWindow("C Interface: Dst", image: dst))
    {
        Cv.WaitKey(0);
    }
}

// Cv2.ImRead
using (var src = new Mat(@"..\..\Images\Penguin.Png", LoadMode.AnyDepth | LoadMode.AnyColor))
using (var dst = new Mat())
{
    src.CopyTo(dst);
 
    for (var y = 0; y < src.Height; y++)
    {
        for (var x = 0; x < src.Width; x++)
        {
            var pixel = src.Get<Vec3b>(y, x);
            var newPixel = new Vec3b
            {
                Item0 = (byte)(255 - pixel.Item0), // B
                Item1 = (byte)(255 - pixel.Item1), // G
                Item2 = (byte)(255 - pixel.Item2) // R
            };
            dst.Set(y, x, newPixel);
        }
    }
 
    // [Cpp] Accessing Pixel
    // https://github.com/shimat/opencvsharp/wiki/%5BCpp%5D-Accessing-Pixel
 
    //Cv2.NamedWindow();
    //Cv2.ImShow();
    using (new Window("C++ Interface: Src", image: src))
    using (new Window("C++ Interface: Dst", image: dst))
    {
        Cv2.WaitKey(0);
    }
}

<md-button ng-disabled="true"> Disabled </md-button>

<button md-raised-button color = "accent" >

var srcImage = new Mat(@"..\..\Images\cvlbl.png");
Cv2.ImShow("Source", srcImage);
Cv2.WaitKey(1); // do events
 
 
var binaryImage = new Mat(srcImage.Size(), MatType.CV_8UC1);
 
Cv2.CvtColor(srcImage, binaryImage, ColorConversion.BgrToGray);

Cv2.Threshold(binaryImage, binaryImage, thresh: 100, maxval: 255, type: ThresholdType.Binary);

 
var detectorParams = new SimpleBlobDetector.Params
{
    //MinDistBetweenBlobs = 10, // 10 pixels between blobs
    //MinRepeatability = 1,
 
    //MinThreshold = 100,
    //MaxThreshold = 255,
    //ThresholdStep = 5,
 
    FilterByArea = false,
    //FilterByArea = true,
    //MinArea = 0.001f, // 10 pixels squared
    //MaxArea = 500,
 
    FilterByCircularity = false,
    //FilterByCircularity = true,
    //MinCircularity = 0.001f,
 
    FilterByConvexity = false,
    //FilterByConvexity = true,
    //MinConvexity = 0.001f,
    //MaxConvexity = 10,
 
    FilterByInertia = false,
    //FilterByInertia = true,
    //MinInertiaRatio = 0.001f,
 
    FilterByColor = false
    //FilterByColor = true,
    //BlobColor = 255 // to extract light blobs
};
var simpleBlobDetector = new SimpleBlobDetector(detectorParams);
var keyPoints = simpleBlobDetector.Detect(binaryImage);
 
Console.WriteLine("keyPoints: {0}", keyPoints.Length);
foreach (var keyPoint in keyPoints)
{
    Console.WriteLine("X: {0}, Y: {1}", keyPoint.Pt.X, keyPoint.Pt.Y);
}
 
var imageWithKeyPoints = new Mat();
Cv2.DrawKeypoints(
        image: binaryImage,
        keypoints: keyPoints,
        outImage: imageWithKeyPoints,
        color: Scalar.FromRgb(255, 0, 0),
        flags: DrawMatchesFlags.DrawRichKeypoints);
 
 
Cv2.ImShow("Key Points", imageWithKeyPoints);
Cv2.WaitKey(1); // do events
 
 
Cv2.WaitKey(0);
 
Cv2.DestroyAllWindows();
srcImage.Dispose();
imageWithKeyPoints.Dispose();

 if src(x,y) > thresh
    dst(x,y) = maxValue
else
    dst(x,y) = 0

var src = new Mat(@"..\..\Images\corridor.jpg", LoadMode.AnyDepth | LoadMode.AnyColor);
var srcCopy = new Mat();
src.CopyTo(srcCopy);
 
var markerMask = new Mat();
Cv2.CvtColor(srcCopy, markerMask, ColorConversion.BgrToGray);
 
var imgGray = new Mat();
Cv2.CvtColor(markerMask, imgGray, ColorConversion.GrayToBgr);
markerMask = new Mat(markerMask.Size(), markerMask.Type(), s: Scalar.All(0));
 
var sourceWindow = new Window("Source (Select areas by mouse and then press space)")
{
    Image = srcCopy
};
 
var previousPoint = new Point(-1, -1);
sourceWindow.OnMouseCallback += (@event, x, y, flags) =>
{
    if (x < 0 || x >= srcCopy.Cols || y < 0 || y >= srcCopy.Rows)
    {
        return;
    }
 
    if (@event == MouseEvent.LButtonUp || !flags.HasFlag(MouseEvent.FlagLButton))
    {
        previousPoint = new Point(-1, -1);
    }
    else if (@event == MouseEvent.LButtonDown)
    {
        previousPoint = new Point(x, y);
    }
    else if (@event == MouseEvent.MouseMove && flags.HasFlag(MouseEvent.FlagLButton))
    {
        var pt = new Point(x, y);
        if (previousPoint.X < 0)
        {
            previousPoint = pt;
        }
 
        Cv2.Line(img: markerMask, pt1: previousPoint, pt2: pt, color: Scalar.All(255), thickness: 5);
        Cv2.Line(img: srcCopy, pt1: previousPoint, pt2: pt, color: Scalar.All(255), thickness: 5);
        previousPoint = pt;
        sourceWindow.Image = srcCopy;
    }
};

Point[][] contours; //vector<vector<Point>> contours;
HiearchyIndex[] hierarchyIndexes; //vector<Vec4i> hierarchy;
Cv2.FindContours(
    markerMask,
    out contours,
    out hierarchyIndexes,
    mode: ContourRetrieval.CComp,
    method: ContourChain.ApproxSimple);

var markers = new Mat(markerMask.Size(), MatType.CV_32S, s: Scalar.All(0));
 
var componentCount = 0;
var contourIndex = 0;
while ((contourIndex >= 0))
{
    Cv2.DrawContours(
        markers,
        contours,
        contourIndex,
        color: Scalar.All(componentCount + 1),
        thickness: -1,
        lineType: LineType.Link8,
        hierarchy: hierarchyIndexes,
        maxLevel: int.MaxValue);
 
    componentCount++;
    contourIndex = hierarchyIndexes[contourIndex].Next;
}

var rnd = new Random();
var colorTable = new List<Vec3b>();
for (var i = 0; i < componentCount; i++)
{
    var b = rnd.Next(0, 255); //Cv2.TheRNG().Uniform(0, 255);
    var g = rnd.Next(0, 255); //Cv2.TheRNG().Uniform(0, 255);
    var r = rnd.Next(0, 255); //Cv2.TheRNG().Uniform(0, 255);
 
    colorTable.Add(new Vec3b((byte)b, (byte)g, (byte)r));
}
 
Cv2.Watershed(src, markers);
 
var watershedImage = new Mat(markers.Size(), MatType.CV_8UC3);
 
// paint the watershed image
for (var i = 0; i < markers.Rows; i++)
{
    for (var j = 0; j < markers.Cols; j++)
    {
        var idx = markers.At<int>(i, j);
        if (idx == -1)
        {
            watershedImage.Set(i, j, new Vec3b(255, 255, 255));
        }
        else if (idx <= 0 || idx > componentCount)
        {
            watershedImage.Set(i, j, new Vec3b(0, 0, 0));
        }
        else
        {
            watershedImage.Set(i, j, colorTable[idx - 1]);
        }
    }
}
 
watershedImage = watershedImage * 0.5 + imgGray * 0.5;
Cv2.ImShow("Watershed Transform", watershedImage);
Cv2.WaitKey(1); //do events

using (var src = new Mat(@"..\..\Images\cvmorph.Png", LoadMode.AnyDepth | LoadMode.AnyColor))
using (var dst = new Mat())
{
    src.CopyTo(dst);
 
    var elementShape = StructuringElementShape.Rect;
    var maxIterations = 10; 

    var erodeDilateWindow = new Window("Erode/Dilate", image: dst);
    var erodeDilateTrackbar = erodeDilateWindow.CreateTrackbar(
        name: "Iterations", value: 0, max: maxIterations * 2 + 1,
        callback: pos =>
        {
            var n = pos - maxIterations;
            var an = n > 0 ? n : -n;
            var element = Cv2.GetStructuringElement(
                    elementShape,
                    new Size(an * 2 + 1, an * 2 + 1),
                    new Point(an, an));
            if (n < 0)
            {
                Cv2.Erode(src, dst, element);
            }
            else
            {
                Cv2.Dilate(src, dst, element);
            }
 
            Cv2.PutText(dst, (n < 0) ?
                string.Format("Erode[{0}]", elementShape) :
                string.Format("Dilate[{0}]", elementShape),
                new Point(10, 15), FontFace.HersheyPlain, 1, Scalar.Black);
            erodeDilateWindow.Image = dst;
        });  
 
    Cv2.WaitKey(); 
    erodeDilateWindow.Dispose();
}

    using (var src = new Mat(@"..\..\Images\cvmorph.Png", LoadMode.AnyDepth | LoadMode.AnyColor))
    using (var dst = new Mat())
    {
        src.CopyTo(dst);
 
        var elementShape = StructuringElementShape.Rect;
        var maxIterations = 10;
 
        var openCloseWindow = new Window("Open/Close", image: dst);
        var openCloseTrackbar = openCloseWindow.CreateTrackbar(
            name: "Iterations", value: 0, max: maxIterations * 2 + 1,
            callback: pos =>
            {
                var n = pos - maxIterations;
                var an = n > 0 ? n : -n;
                var element = Cv2.GetStructuringElement(
                        elementShape,
                        new Size(an * 2 + 1, an * 2 + 1),
                        new Point(an, an));
 
                if (n < 0)
                {
                    Cv2.MorphologyEx(src, dst, MorphologyOperation.Open, element);
                }
                else
                {
                    Cv2.MorphologyEx(src, dst, MorphologyOperation.Close, element);
                }
 
                Cv2.PutText(dst, (n < 0) ?
                    string.Format("Open/Erosion followed by Dilation[{0}]", elementShape)
                    : string.Format("Close/Dilation followed by Erosion[{0}]", elementShape),
                    new Point(10, 15), FontFace.HersheyPlain, 1, Scalar.Black);
                openCloseWindow.Image = dst;
            }); 

        Cv2.WaitKey();  
        openCloseWindow.Dispose();
    }

Project showcasing my CRUD (Create, Read, Update, Delete) implementation on Angular's Mat-Table. Most importantly frontend updates accordingly with operations. This is important if you're using data from backend (some DB like MySQL) but I guess It can be used for local generated data as well.