OpenCV3 新特性 - 图像无缝克隆函数演示
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了OpenCV3 新特性 - 图像无缝克隆函数演示相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一:API函数介绍
OpenCV3.x的图像计算模块多了新算法API-无缝克隆(Seamless Cloning),主要是针对图像编辑,局部修改等应用场景实现迁移对象与原图像场景的无缝克隆。相关函数与参数说明如下:
seamlessClone(
InputArray src, // 输入的待克隆的图像,三通道
InputArray dst, // 输入的克隆目标图像,三通道
InputArray mask, // 遮罩层,大小跟src图像一样大
Point p, // 克隆图像在dst图像上的中心位置
OutputArray blend, // 克隆完成输出图像
int flags // 克隆方法选择
)
支持的克隆方法有三种分别如下
- NORMAL_CLONE
把待克隆的src对象完整的插入到dst目标图像图像中去,不改变其轮廓特征与结构
- MIXED_CLONE
混合克隆跟正常克隆相比,它会把背景颜色与纹理考虑进去,对轮廓特征与背景实现透明通道混合。
- MONOCHROME_TRANSFER
基于特征的迁移融合,只会把特征融合到背景图像当中。
二:代码演示
一般我们使用无缝克隆时候最常用设置就是正常克隆,都是想无缝替换或者融合特定对象到场景中去。演示程序主要是基于图像二值化实现自动遮罩层提取生成,然后基于遮罩图像,原图像、目标图像使用无缝克隆算法生成混合之后的输出图像。
案例一:文字融合
文字信息
目标图像
融合效果
遮罩层
演示源码
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
Mat dst = imread("D:/javaopencv/test.png");
Mat image = imread("D:/javaopencv/text_opencv.png");
if (dst.empty() || image.empty()) {
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
Mat gray, mask;
cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
threshold(gray, mask, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU);
Mat k = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(10, 10), Point(-1, -1));
dilate(mask, mask, k);
imshow("mask", mask);
imshow("input", image);
imshow("target", dst);
imwrite("D:/mask.png", mask);
Mat blend;
seamlessClone(image, dst, mask, Point(dst.cols/2, dst.rows/2), blend, NORMAL_CLONE);
imshow("blend-image", blend);
imwrite("D:/blend.png", blend);
waitKey(0);
return 0;
}
案例二:对象融合
对象信息
目标图像
融合效果
遮罩层
演示源码
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
Mat dst = imread("D:/javaopencv/landscape.png");
Mat image = imread("D:/javaopencv/myapple.png");
if (dst.empty() || image.empty()) {
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
Mat gray, mask;
cvtColor(image, gray, COLOR_BGR2GRAY);
threshold(gray, mask, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);
Mat k = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(10, 10), Point(-1, -1));
dilate(mask, mask, k);
imshow("mask", mask);
imshow("input", image);
imshow("target", dst);
imwrite("D:/mask.png", mask);
add(image, Scalar(100, 100, 100), image, mask);
Mat blend;
seamlessClone(image, dst, mask, Point(dst.cols*0.7, dst.rows/2), blend, NORMAL_CLONE);
imshow("blend-image", blend);
imwrite("D:/blend.png", blend);
waitKey(0);
return 0;
}
注意点:
上述代码中,我使用了add来提升输入图像的亮度,这样做的好处是可以让融合之后的图像跟原图更加相似,感兴趣可以尝试注释掉看看会出来什么结果。另外还可以尝试本文中提到另外两种融合方法,这里就不再一一举例说明。
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