AForge.NET是一个开源的计算机视觉和人工智能框架，它提供了许多功能和算法用于图像处理、目标检测、模式识别等任务。下面是一个基于AForge.NET的解决方法来解决OMR（光学音乐识别）读取问题的示例代码。

首先，确保已经安装了AForge.NET框架。可以通过NuGet包管理器或在Visual Studio中的控制台中执行以下命令来安装AForge.NET：

Install-Package AForge.NET

接下来，创建一个新的C#控制台应用程序，并在代码文件的顶部添加以下引用：

using System;
using System.Drawing;
using System.IO;
using System.Linq;
using AForge.Imaging;
using AForge.Imaging.Filters;

然后，创建一个方法来读取OMR图像并进行处理：

static void ReadOMR(string imagePath)
{
    // Load the OMR image
    Bitmap image = new Bitmap(imagePath);

    // Convert the image to grayscale
    Grayscale grayscaleFilter = new Grayscale(0.2125, 0.7154, 0.0721);
    Bitmap grayImage = grayscaleFilter.Apply(image);

    // Apply Threshold filter to convert the image to binary
    Threshold thresholdFilter = new Threshold(128);
    Bitmap binaryImage = thresholdFilter.Apply(grayImage);

    // Create a BlobCounter to locate and count the objects (marks)
    BlobCounter blobCounter = new BlobCounter();
    blobCounter.FilterBlobs = true;
    blobCounter.MinHeight = 10; // Minimum height of a mark
    blobCounter.MinWidth = 10; // Minimum width of a mark
    blobCounter.ProcessImage(binaryImage);
    Blob[] blobs = blobCounter.GetObjectsInformation();

    // Process each mark
    foreach (Blob blob in blobs)
    {
        // Get the centroid of the mark
        Point centroid = blobCenter(blob);

        // Perform further analysis on the mark if needed
        // For example, check the color of the mark, its shape, etc.

        // Print the centroid coordinates
        Console.WriteLine("Mark centroid: ({0}, {1})", centroid.X, centroid.Y);
    }
}

// Helper method to calculate the centroid of a blob
static Point blobCenter(Blob blob)
{
    int x = blob.Rectangle.Left + blob.Rectangle.Width / 2;
    int y = blob.Rectangle.Top + blob.Rectangle.Height / 2;
    return new Point(x, y);
}

最后，在Main方法中调用ReadOMR方法并传入OMR图像的路径：

static void Main(string[] args)
{
    string imagePath = "path/to/omr/image.jpg";
    ReadOMR(imagePath);
    Console.ReadLine();
}

以上代码将加载OMR图像，并将其转换为灰度图像。然后，将应用阈值过滤器将图像转换为二进制图像。接下来，使用BlobCounter来定位和计数图像中的标记（marks）。最后，可以根据需要进一步分析每个标记，例如检查标记的颜色、形状等。

请注意，以上代码只是一个简单的示例，实际的OMR读取问题可能需要更复杂的处理步骤和算法。这里提供的代码可以作为起点，根据实际情况进行修改和扩展。