openCV抠图实验
#include "pch.h"
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std; int main(){
Mat image;
image = imread("1.jpg", IMREAD_COLOR);
if (!image.data){
cout << "Could not open or find the image" << endl;
return -;
} // threshold to get mask
int threshold_value = ;
int max_BINARY_value = ;
Mat mask;
mask = imread("mask.png", ); // mask image
Mat img_masked;
image.copyTo(img_masked, mask); imshow("image", image);
imshow("mask", mask);
imshow("img_masked", img_masked);
waitKey();
return ;
}
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
#include<opencv2/face.hpp>
#include<iostream>
#include<math.h>
#include <string>
#include<fstream> using namespace cv::face;
using namespace cv;
using namespace std;
using namespace cv::xfeatures2d; int main() {
Mat src = imread("/Users/war/Desktop/2.jpeg");
imshow("src", src);
//组装数据 int width = src.cols;
int height = src.rows;
int samplecount = width * height;
int dims = src.channels();
//行数为src的像素点数,列数为通道数,每列数据分别为src的bgr,从上到下 从左到右顺序读数据
Mat points(samplecount, dims, CV_32F, Scalar());
int ind = ;
for (int row = ; row < height; row++) {
for (int col = ; col < width; col++) {
ind = row * width + col;//
Vec3b bgr = src.at<Vec3b>(row, col);
points.at<float>(ind, ) = static_cast<int>(bgr[]);
points.at<float>(ind, ) = static_cast<int>(bgr[]);
points.at<float>(ind, ) = static_cast<int>(bgr[]);
}
}
//运行kmeans
int numCluster = ;
Mat labels;
Mat centers;
TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT, , 0.1);
kmeans(points, numCluster, labels, criteria, , KMEANS_PP_CENTERS, centers);
//去背景+遮罩生成
Mat mask = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);
int index = src.rows * + ;//不取边缘的左上点,往里靠2个位置
int cindex = labels.at<int>(index, );
int height1 = src.rows;
int width1 = src.cols;
Mat dst;//人的轮廓周围会有一些杂点,所以需要腐蚀和高斯模糊取干扰
src.copyTo(dst);
for (int row = ; row < height1; row++) {
for (int col = ; col < width1; col++) {
index = row * width1 + col;
int label = labels.at<int>(index, );
if (label == cindex) {
dst.at<Vec3b>(row, col)[] = ;
dst.at<Vec3b>(row, col)[] = ;
dst.at<Vec3b>(row, col)[] = ;
mask.at<uchar>(row, col) = ;
}
else {
dst.at<Vec3b>(row, col) = src.at<Vec3b>(row, col);
mask.at<uchar>(row, col) = ;//人脸部分设为白色,以便于下面的腐蚀与高斯模糊
}
}
}
imshow("dst", dst);
imshow("mask", dst);
//腐蚀+高斯模糊
Mat k = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(, ));
erode(mask, mask, k);
GaussianBlur(mask, mask, Size(, ), , );
imshow("gaosimohu", mask);
//通道混合
RNG rng();
Vec3b color;
color[] = ;//rng.uniform(0, 255);
color[] =;//rng.uniform(0, 255);
color[] =;//rng.uniform(0, 255);
Mat result(src.size(), src.type()); double w = 0.0;
int b = , g = , r = ;
int b1 = , g1 = , r1 = ;
int b2 = , g2 = , r2 = ; double time = getTickCount();
for (int row = ; row < height1; row++) {
for (int col = ; col < width; col++) {
int m = mask.at<uchar>(row, col);
if (m == ) {
result.at<Vec3b>(row, col) = src.at<Vec3b>(row, col);//前景
}
else if (m == ) {
result.at<Vec3b>(row, col) = color; // 背景
}
else {//因为高斯模糊的关系,所以mask元素的颜色除了黑白色还有黑白边缘经过模糊后的非黑白值
w = m / 255.0;
b1 = src.at<Vec3b>(row, col)[];
g1 = src.at<Vec3b>(row, col)[];
r1 = src.at<Vec3b>(row, col)[];
b2 = color[];
g2 = color[];
r2 = color[]; b = b1 * w + b2 * (1.0 - w);
g = g1 * w + g2 * (1.0 - w);
r = r1 * w + r2 * (1.0 - w); result.at<Vec3b>(row, col)[] = b;//最终边缘颜色值
result.at<Vec3b>(row, col)[] = g;
result.at<Vec3b>(row, col)[] = r; }
}
}
cout << "time=" << (getTickCount() - time) / getTickFrequency() << endl;
imshow("backgroud repalce", result);
waitKey();
}
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