OpenCV：用高斯模糊裁剪图像

Posted 2023-02-22

【中文标题】OpenCV：用高斯模糊裁剪图像

【英文标题】：OpenCV: crop image with gaussian blur

【发布时间】：2014-03-13 10:26:23

【问题描述】：

我有一个灰度图像，我想裁剪一个大小为w x h 的矩形，以像素(x,y) 为中心。问题是，我不希望裁剪看起来四四方方，所以我想对边缘进行高斯模糊，以便它们平滑过渡到零。关于如何做到这一点的任何想法？

目前我在做：

int bb_min_x = center_x - width/2.0;
int bb_max_x = center_x + width/2.0;

int bb_min_y = center_y - height/2.0;
int bb_max_y = center_y + height/2.0;

for(int y = bb_min_y; y <= bb_max_y; y++)
    for(int x = bb_min_x; x <= bb_max_x; x++)
        final_img.at<uchar>(y,x) = original_img.at<uchar>(y,x);
    

【问题讨论】：

“高斯模糊值”是什么意思？你的描述听起来像是一个简单的淡出。模糊是不同的东西，裁剪后的模糊结果也会看起来“四四方方”。

@vlad_tepesch 我认为你是对的，我想要的是淡出

【参考方案1】：

试试这个功能：

计算与输入矩形的距离并将其用作衰减因子。

cv::Mat cropFade(cv::Mat _img, cv::Rect _roi, int _maxFadeDistance)

cv::Mat fadeMask = cv::Mat::ones(_img.size(), CV_8UC1);
cv::rectangle(fadeMask, _roi, cv::Scalar(0),-1);

cv::imshow("mask",fadeMask>0);

cv::Mat dt;
cv::distanceTransform(fadeMask > 0, dt, CV_DIST_L2 ,CV_DIST_MASK_PRECISE);



// fade to a maximum distance:
double maxFadeDist;

if(_maxFadeDistance > 0)
    maxFadeDist = _maxFadeDistance;
else

    // find min/max vals
    double min,max;
    cv::minMaxLoc(dt,&min,&max);
    maxFadeDist = max;



//dt = 1.0-(dt* 1.0/max);   // values between 0 and 1 since min val should alwaysbe 0
dt = 1.0-(dt* 1.0/maxFadeDist); // values between 0 and 1 in fading region

cv::imshow("blending mask", dt);


cv::Mat imgF;
_img.convertTo(imgF,CV_32FC3);


std::vector<cv::Mat> channels;
cv::split(imgF,channels);
// multiply pixel value with the quality weights for image 1
for(unsigned int i=0; i<channels.size(); ++i)
    channels[i] = channels[i].mul(dt);

cv::Mat outF;
cv::merge(channels,outF);

cv::Mat out;
outF.convertTo(out,CV_8UC3);



return out;

使用cv::Mat out = cropFade(in, cv::Rect(in.cols/4, in.rows/4, in.cols/2, in.rows/2), in.cols/8); 调用它会为我提供具有指定矩形的 lena 的结果：

这是完整图像从相同未更改的矩形褪色的结果：

【参考方案2】：

一种简单的方法：

// Create a weight image
int border=25;
cv::Mat_<float> rect=cv::Mat_<float>::zeros(height,width)
cv::rectangle(rect,cv::Rect(border/2,border/2,width-border,height-border),cv::Scalar(1),-1);
cv::Mat_<float> weights, kernel=cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE,cv::Size(border,border));
int nnz = cv::countNonZero(kernel);
cv::filter2D(rect,weights,-1,kernel/nnz);

这会创建一个重量图像，如下所示：

然后你用它来淡出你的图像：

for(int y = bb_min_y; y <= bb_max_y; y++)
    for(int x = bb_min_x; x <= bb_max_x; x++)
        float w = weights.at<float>(y-bb_min_y,x-bb_min_x);
        uchar val = original_img.at<uchar>(y,x);
        final_img.at<uchar>(y,x) = cv::saturate_cast<uchar>(w*val);
    

【参考方案3】：

如果您将边界框变成轮廓，您可以使用pointPolygonTest 计算每个像素到边界框边缘的距离。如果然后根据此距离将颜色值降低为零，则会获得模糊效果。

有关示例，请参阅 this page。