自己动手，实现“你的名字”滤镜

Posted 2020-09-29 GreenOpen专注图像处理

    我喜欢《你的名字》这个故事，前一段时间在微信上使用过它的滤镜，实现的效果很惊艳，应该类似于下面的这些结果

    

    这三幅图应该都是手机版本制作的，它们一个比较显著的特点是分辨率比较相似。如何实现类似的效果了？（注意后面两图天上的云是相同的）

    首先我想到的是Prisma的实现方法，这种实现方法，最后得到的是纹理的转换，效果应该说非常好，但是依赖于深度学习，目前这个方面掌握的不是很明确。而且显然上面三图不是纹理转换。

    继续寻找，主要参考《实现<你的名字>同款滤镜，python+opencv》等相关资料。

一、问题分析

      

       对于这样一副图片，如果想变成《你的名字》这种效果，需要做以下事情

    (一）背景（天空）分割，替换后再融合

    在自然界的图片中，很难出现动漫中大多大多的云彩。首先需要将背景（天空）分割出来，替换成动漫的天空，并且在很好地融合回去。

    需要实现的技术：1.背景（天空）分割;2.再融合。需要准备的材料：1.大块的动漫云图

    (二）前景色调转换

    为了实现漫画中具有卡通意味的前景色调，需要对前面切割下来的前景图片进行色调转换。

    需要实现的技术：3.LUT和色块制作

  （三）程序框架

    需要实现的技术：基于GOMfcTemplate2，实现图像的输入输出、滤镜操作的参数选择等基础操作

二、材料准备

1.大朵的云。先找到一副自然界中的云。

再准备（制作）一幅动漫的云和一副星空的图片.

三、算法实验

1.背景（天空）分割，采用材料中的方法，修改形态学部分

/************************************************************************/
/* 1.背景（天空）分割                                                                  */
/************************************************************************/
    cvtColor(matSrc,temp,COLOR_BGR2HSV);
    split(temp,planes);
    equalizeHist(planes[2],planes[2]);//对v通道进行equalizeHist
    merge(planes,temp);
    inRange(temp,Scalar(100,43,46),Scalar(124,255,255),temp);
    erode(temp,temp,Mat());//形态学变换，填补内部空洞
    dilate(temp,temp,Mat());
    imshow("原始图",matSrc);

对于这幅图来说，效果不错（右上角明显的是错误，而塔中间的一个很小的空洞，最后生成的效果应该可以忽略不计）

2.再融合

以此为mask，直接将云图拷贝过来（之前需要先做尺度变换，就是resize）  距离变换？

cvtColor(temp,mask,COLOR_BGR2GRAY);//将结果存入mask
resize(matCloud,matCloud,matSrc.size());
matCloud.copyTo(matSrc,mask);

这个时候看图片，还是有很多瑕疵的，特别是下方护栏的边缘的地方。但是对于这样的图片，其前景和背景的分割，主要部分的效果还是非常不错的；

所以采用seamlessclone,得到以下结果

//seamless clone
    Point center(matSrc.cols/2,matSrc.rows/2);
    Mat normal_clone;
    Mat mixed_clone;
    Mat monochrome_clone;
    seamlessClone(matCloud, matSrc, mask, center, normal_clone, NORMAL_CLONE);
    seamlessClone(matCloud, matSrc, mask, center, mixed_clone, MIXED_CLONE);
    seamlessClone(matCloud, matSrc, mask, center, monochrome_clone, MONOCHROME_TRANSFER);

NORMAL_CLONE

MIXED_CLONE

MONOCHROME_TRANSFER

相比较之下，MIXED_CLONE对原图纹理的保存更好一些，对有错误的地方的进行了很好地遮盖。

3.LUT和色卡制作

色调转换的意义，在于使得全图具有更多的“卡通”意味在厘米，毕竟我们想要实现的最终效果想要类似“你的名字”。那么什么是“动漫”的效果？这是一个见仁见智的问题。我找到一些做得较好的转换

总的来说，卡通的效果是“颜色更加鲜艳”“细节比较少”等，是一个比较主观的定义；对于”你的名字“这个效果来说，应该还有一个色调的变换

那么，就以表面模糊、彩色直方图均衡以及色相调整这些比较容易实现的方法来达到目的。

 step1.双边滤波

step2.彩色直方图

step3.饱和度调整

    /************************************************************************/
    /* 3.卡通画处理                                                            */
    /************************************************************************/
    //双边滤波
    bilateralFilter(mixed_clone,temp,5,10.0,2.0);
    //彩色直方图均衡，将RGB图像转到YCbCr分量，然后对Y分量上的图像进行直方图均衡化
    cvtColor(temp,temp,COLOR_BGR2YCrCb);
    split(temp,planes);
    equalizeHist(planes[0],planes[0]);
    merge(planes,temp);
    cvtColor(temp,temp,COLOR_YCrCb2BGR);
    //提高饱和度
    Mat Img_out(temp.size(), CV_32FC3);  
    temp.convertTo(Img_out, CV_32FC3);  
    Mat Img_in(temp.size(), CV_32FC3);  
    temp.convertTo(Img_in, CV_32FC3);  
    // define the iterator of the input image  
    MatIterator_<Vec3f> inp_begin, inp_end;  
    inp_begin=Img_in.begin<Vec3f>();  
    inp_end =Img_in.end<Vec3f>();  
    // define the iterator of the output image  
    MatIterator_<Vec3f> out_begin, out_end;  
    out_begin=Img_out.begin<Vec3f>();  
    out_end =Img_out.end<Vec3f>();  
    // increment (-100.0, 100.0)  
    float Increment=50.0/100.0;   //饱和度参数调整
    float delta=0;  
    float minVal, maxVal;  
    float t1, t2, t3;  
    float L,S;  
    float alpha;  
    for(; inp_begin!=inp_end; inp_begin++, out_begin++)  
    {  
        t1=(*inp_begin)[0];  
        t2=(*inp_begin)[1];  
        t3=(*inp_begin)[2];  
        minVal=std::min(std::min(t1,t2),t3);  
        maxVal=std::max(std::max(t1,t2),t3);  
        delta=(maxVal-minVal)/255.0;  
        L=0.5*(maxVal+minVal)/255.0;  
        S=std::max(0.5*delta/L, 0.5*delta/(1-L));  
        if (Increment>0)  
        {  
            alpha=max(S, 1-Increment);  
            alpha=1.0/alpha-1;  
            (*out_begin)[0]=(*inp_begin)[0]+((*inp_begin)[0]-L*255.0)*alpha;  
            (*out_begin)[1]=(*inp_begin)[1]+((*inp_begin)[1]-L*255.0)*alpha;  
            (*out_begin)[2]=(*inp_begin)[2]+((*inp_begin)[2]-L*255.0)*alpha;  
        }  
        else  
        {  
            alpha=Increment;  
            (*out_begin)[0]=L*255.0+((*inp_begin)[0]-L*255.0)*(1+alpha);  
            (*out_begin)[1]=L*255.0+((*inp_begin)[1]-L*255.0)*(1+alpha);  
            (*out_begin)[2]=L*255.0+((*inp_begin)[2]-L*255.0)*(1+alpha);  
        }  
    }  
    Img_out /=255;
    Img_out.convertTo(matDst,CV_8UC3,255);

算法部分各种结果展现

现在看来，结果还是不很想”你的名字“的效果，但是美化的效果是有的。存在比较大的硬伤就是天空算法中，会找到一些边界，比如。

为什么会出现这种情况？因为seamlessClone只是clone算法，而不是融合算法，所以需要后续优化。

四、工程实现

基于GOMfcTemplate2，实现图像的输入输出、滤镜操作的参数选择等基础操作

下一步，还需要继续研究清楚各种算法的原理，得到更好的结果。

   2017年7月25日19:18:45 前面的问题没有解决完，耽搁了几天：

一个是最上面边缘的不和谐过渡问题，我重新学习了一下《实现<你的名字>同款滤镜》，他的解决方法更好，主要是在seamless的时候，不是全图融合，而是找出轮廓后再融合。

//2017年7月25日 添加寻找白色区域最大外接矩形的代码
    VP maxCountour = FindBigestContour(mask);
    Rect maxRect = boundingRect(maxCountour);
    if (maxRect.height == 0 || maxRect.width == 0)
       maxRect =  Rect(0,0,mask.cols,mask.rows);//特殊情况
    
    //暴力拷贝
    matDst = matSrc.clone();
    resize(matCloud,matCloud,matDst.size());
    matCloud.copyTo(matDst,mask);
    //为seamless准备材料
    resize(matCloud,matCloud,maxRect.size());
    //seamless clone
    Point center =  Point ((maxRect.x+maxRect.width)/2,(maxRect.y+maxRect.height)/2);//中间位置为蓝天的背景位置
    Mat normal_clone;
    Mat mixed_clone;
    Mat monochrome_clone;
    seamlessClone(matCloud, matSrc, mask, center, normal_clone, NORMAL_CLONE);
    seamlessClone(matCloud, matSrc, mask, center, mixed_clone, MIXED_CLONE);
    seamlessClone(matCloud, matSrc, mask, center, monochrome_clone, MONOCHROME_TRANSFER);

这个时候，结果就更是perfect了,和原文一样，我采用NORMAL_CLONE 的方法，目前的结果为

而在曾经出现过问题的地方，有所收敛

好看多了

修改代码的时候需要注意mask的修改，这点在代码里面说明了，自己看。

二个是，我感觉现在前景虽然对比度提高，颜色鲜艳，但明显不是动漫的感觉呀。漫画的效果肯定是有一些论文的，

依稀记得《master opencv with practical projects》第一章实现cartoon效果，

但是这个效果也太随意了（这篇文章在作者一定是个爸爸，妈妈是不会放自己小孩这样的图片的）。找到它的代码进行修改

应该还可以进一步提高，但是这个效果很有意思，开源之，大家可以一起来看。

2017年7月28日19:21:27

进一步思考，这种融合效果能否用于图像拼接？进行了一些常识

    Mat matreult = Mat(normal_clone.rows + 30,matCloud.cols,CV_8UC3,Scalar(0));

    Mat halfTop = matreult(Rect(0,0,maxRect.width,30));
    Mat halfDown= matreult(Rect(0,30,normal_clone.cols,normal_clone.rows));
    matTop.copyTo(halfTop);
    normal_clone.copyTo(halfDown);
    Mat matNormal = matreult.clone();
    mixed_clone.copyTo(halfDown);
    Mat matMixed = matreult.clone();
    monochrome_clone.copyTo(halfDown);
    Mat matMonochrome = matreult.clone();

可以看到，在边缘部分，由于meanlessclone进行了全局的处理，所以和原图的差距比较大，反而造成了新的误差，所以可能直接适用于图像拼接不适合。

来自为知笔记(Wiz)