OpenCV——PS 图层混合算法 (四)
具体的算法原理可以参考
// PS_Algorithm.h
#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
#include <iostream>
#include <string>
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "cxmat.hpp"
#include "cxcore.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;
#endif // PS_ALGORITHM_H_INCLUDED
// main function
#include "PS_Algorithm.h"
void Vivid_Lighten(Mat& src1, Mat& src2, Mat& dst);
void Pin_Lighten(Mat& src1, Mat& src2, Mat& dst);
void Linear_Lighten(Mat& src1, Mat& src2, Mat& dst);
void Hard_mix(Mat& src1, Mat& src2, Mat& dst);
int main(void)
{
Mat Origin_Image1;
Mat Origin_Image2;
Origin_Image1=imread("2.jpg");
Origin_Image2=imread("3.jpg");
Mat Image_up(Origin_Image1.size(),CV_32FC3);
Mat Image_down(Origin_Image2.size(), CV_32FC3);
Origin_Image1.convertTo(Image_up,CV_32FC3);
Origin_Image2.convertTo(Image_down,CV_32FC3);
Image_up=Image_up/255;
Image_down=Image_down/255;
Mat Image_mix(Image_up);
//Vivid_Lighten(Image_up, Image_down, Image_mix);
//Pin_Lighten(Image_up, Image_down, Image_mix);
//Linear_Lighten(Image_up, Image_down, Image_mix);
//Hard_mix(Image_up, Image_down, Image_mix);
namedWindow("Img", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("Img",Image_mix);
waitKey();
cvDestroyWindow("Img");
cout<<"All is well."<<endl;
return 0;
}
//Vivid Lighten
void Vivid_Lighten(Mat& src1, Mat& src2, Mat& dst)
{
float a=0;
float b=0;
for(int index_row=0; index_row<src1.rows; index_row++)
{
for(int index_col=0; index_col<src1.cols; index_col++)
{
for(int index_c=0; index_c<3; index_c++)
{
a=src1.at<Vec3f>(index_row, index_col)[index_c];
b=src2.at<Vec3f>(index_row, index_col)[index_c];
if(a<=0.5)
{
dst.at<Vec3f>(index_row, index_col)[index_c]=1-(1-b)/(2*a);
}
else
{
dst.at<Vec3f>(index_row, index_col)[index_c]=b/(2*(1-a));
}
}
}
}
}
// Pin lighten
void Pin_Lighten(Mat& src1, Mat& src2, Mat& dst)
{
float a=0;
float b=0;
for(int index_row=0; index_row<src1.rows; index_row++)
{
for(int index_col=0; index_col<src1.cols; index_col++)
{
for(int index_c=0; index_c<3; index_c++)
{
a=src1.at<Vec3f>(index_row, index_col)[index_c];
b=src2.at<Vec3f>(index_row, index_col)[index_c];
if(b<=2*a-1)
{
dst.at<Vec3f>(index_row, index_col)[index_c]=2*a-1;
}
else if(b<=2*a)
{
dst.at<Vec3f>(index_row, index_col)[index_c]=b;
}
else
{
dst.at<Vec3f>(index_row, index_col)[index_c]=2*a;
}
}
}
}
}
// Linear Lighten
void Linear_Lighten(Mat& src1, Mat& src2, Mat& dst)
{
dst=src2+2*src1-1;
}
// Hard mix
void Hard_mix(Mat& src1, Mat& src2, Mat& dst)
{
float a=0;
float b=0;
for(int index_row=0; index_row<src1.rows; index_row++)
{
for(int index_col=0; index_col<src1.cols; index_col++)
{
for(int index_c=0; index_c<3; index_c++)
{
a=src1.at<Vec3f>(index_row, index_col)[index_c];
b=src2.at<Vec3f>(index_row, index_col)[index_c];
if(a<1-b)
{
dst.at<Vec3f>(index_row, index_col)[index_c]=0.0;
}
else
{
dst.at<Vec3f>(index_row, index_col)[index_c]=1.0;
}
}
}
}
}
OpenCV——PS 图层混合算法 (四)的更多相关文章
- OpenCV——PS 图层混合算法(一)
详细的算法原理能够參考 PS图层混合算法之中的一个(不透明度,正片叠底,颜色加深,颜色减淡) // PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #de ...
- OpenCV——PS 图层混合算法 (三)
具体的算法原理可以参考 PS图层混合算法之三(滤色, 叠加, 柔光, 强光) // PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ ...
- OpenCV——PS 图层混合算法 (二)
具体的算法原理可以参考 PS图层混合算法之二(线性加深,线性减淡,变亮,变暗) // PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS ...
- OpenCV——PS图层混合算法(六)
具体的算法原理可以参考: PS图层混合算法之六(差值,溶解, 排除) // PS_Algorithm.h #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGO ...
- Python: PS 图层混合算法汇总
本文用 Python 实现了PS 中的图层混合算法,把很多常见的图层混合算法都汇总到了一起,比起以前写的算法,就是用矩阵运算代替了很耗时的for 循环,运行效率有所提升.具体的代码如下: import ...
- PS图层混合算法之六(差值,溶解, 排除)
差值模式: 查看每个通道中的颜色信息,比较底色和绘图色,用较亮的像素点的像素值减去较暗的像素点的像素值.与白色混合将使底色反相:与黑色混合则不产生变化. 排除模式可生成和差值模式相似的效果,但比差值模 ...
- PS图层混合算法之三(滤色, 叠加, 柔光, 强光)
滤色模式: 作用结果和正片叠底刚好相反,它是将两个颜色的互补色的像素值相乘,然后除以255得到的最终色的像素值.通常执行滤色模式后的颜色都较浅.任何颜色和黑色执行滤色,原色不受影响;任何颜色和白色执行 ...
- PS图层混合算法之二(线性加深,线性减淡,变亮,变暗)
线性加深模式: 查看每个通道的颜色信息,通过降低"亮度"使底色的颜色变暗来反映绘图色,和白色混合没变化. Linear Burn 线形加深 C=A+B-1 如果上下层的像素值之和小 ...
- PS图层混合算法之一(不透明度,正片叠底,颜色加深,颜色减淡)
下列公式中,A代表了上面图层像素的色彩值(A=像素值/255),B代表下面图层像素的色彩值(B=像素值/255),C代表了混合像素的色彩值(真实的结果像素值应该为255*C).该公式也应用于层蒙板. ...
随机推荐
- JAVA面向对象-----抽象类
1抽象类 为什么使用抽象类 1:定义Dog类 有颜色属性和叫的方法 2:定义Bird类 有颜色属性和叫的方法 3:定义其父类Animal 1:颜色的属性可以使用默认初始化值. 2:叫的方法在父类中如何 ...
- Cocoa惯性思维调试一例
大熊猫猪·侯佩原创或翻译作品.欢迎转载,转载请注明出处. 如果觉得写的不好请多提意见,如果觉得不错请多多支持点赞.谢谢! hopy ;) 人总有惯性思维,在编程调试里也不例外.你总以为错误是显然的那一 ...
- Java并发框架——同步状态的管理
整个AQS框架核心功能都是围绕着其32位整型属性state进行,一般可以说它表示锁的数量,对同步状态的控制可以实现不同的同步工具,例如闭锁.信号量.栅栏等等.为了保证可见性此变量被声明为volatil ...
- android程序崩溃后重启
有时候由于测试不充分或者程序潜在的问题而导致程序异常崩溃,这个是令人无法接受的,在android中怎样捕获程序的异常崩溃,然后进行一些必要的处理或重新启动 应用这个问题困恼了我很久,今天终于解决了该问 ...
- hadoop端口使用配置总结(非常好的总结)
转自http://www.aboutyun.com/thread-7513-1-1.html Hadoop集群的各部分一般都会使用到多个端口,有些是daemon之间进行交互之用,有些是用于RPC访问以 ...
- Android初级教程实现电话录音
需求:设置来电后自动录音. 首先设置一个按钮,代码很简单这里就不再给出. 建一个类,RecorderServicer extends Service package com.ydl.recorder; ...
- Android的GridView的用法-android学习之旅(二十七)
Gridview简介 GridView和ListView有相同的父类AbsListView.他和ListView唯一的区别是Gridview可以显示多列,如果不设置列数,就默认显示一列,变成了List ...
- Spring事务管理与数据库隔离级别的关系(Spring+mysql)
之前写过一篇文章<数据库隔离级别(mysql+Spring)与性能分析 >,里面很多问题写的不是很专业,也不是很有逻辑性,现在重新整理一下,希望对大家有帮助. 这部分通过两天时间反复的 ...
- android dataBinding详解
官方介绍地址:http://developer.android.com/intl/zh-cn/tools/data-binding/guide.html 2015 Google IO 大会带来的 Da ...
- 海量数据挖掘MMDS week7: 相似项的发现:面向高相似度的方法
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49742907 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Le ...