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OpenCV實現圖像背景虛化效果原理詳解

 更新時間:2022年03月21日 09:05:06   作者:Mr.Winter`  
相信用過相機的同學都知道虛化特效,這是一種使焦點聚集在拍攝主題上,讓背景變得朦朧的效果。本文將詳細介紹一些這一效果的實現原理以及代碼,需要的可以參考一下

0 寫在前面

相信用過相機的同學都知道虛化特效,這是一種使焦點聚集在拍攝主題上,讓背景變得朦朧的效果,例如本文最后實現的背景虛化效果

相機虛化特效背后的原理是什么?和計算機視覺有什么關系?本文帶你研究這些問題。

1 小孔成像

小學我們就知道,沒有光就不存在圖像,為了產生圖像,場景必須有一個或多個、直接或間接的光源。

如圖所示,光照主要分為三類:

  • 散射
  • 直接光照
  • 漫反射

在獲得光源后,將產生從物體到檢測平面的光線。

由于從物體上某點A出發(fā)存在無數條四散的光線到達檢測平面,因此可以認為A的成像點A’均勻地分布在成像平面上,同理其他點亦然。所以這種情況下,檢測平面上是無數張物體圖像的混疊,導致成像模糊甚至無法成像。

面對一張白紙上看不到你的臉,不是因為白紙上沒有來自于你的光線,而是因為來自于你不同部分的光線在白紙上產生了重疊,不信你試試?

那如何在白紙上成像?

其實非常簡單,采用小學就嘗試過的小孔成像

本質上小孔相當于一個濾光器,僅保留從物點發(fā)出的少數光線,此時應能獲得清晰的圖像。

2 光學成像

小孔成像的缺陷是成像光線較少,亮度低。為了既能獲得較多光線,又不讓像點四散在檢測面上造成影像重疊,引入具有聚光性的透鏡。透鏡成像與小孔成像的本質都是避免因像點四散導致的無法成像,前者利用聚光,后者則利用濾光。

現代相機在應用上通常使用透鏡成像,但不管是透鏡成像還是小孔成像,都是計算機視覺研究的基本模型和假設,例如透視幾何、相機內參矩陣、畸變修正等等,因此本節(jié)對于建立機器視覺的研究思維很有幫助。

3 虛化效果

介紹完前面的基礎知識,終于開始圖像虛化特效的原理啦!

理想透鏡應保證光線聚焦于一點——焦點,這個點不會產生任何成像混疊,圖像最清晰。在焦點前后光線開始四散,形成不同程度的成像重疊區(qū)域,稱為彌散圓,對于人眼而言,在一定范圍內影象產生的模糊是不能辨認的,不能辨認的彌散圓范圍稱為容許彌散圓

當對被攝主體平面調焦時,因為容許彌散圓的存在,在一定離焦范圍內,成像仍然清晰,這個范圍稱為焦深。調整成像面和鏡頭距離,使成像面處于焦深內,物體可以清晰成像的過程,稱為對焦。

類似地,對被攝物體而言,位于調焦物平面前后的能相對清晰成像的景物間縱深距離稱為景深。圖像虛化效果就和這個景深有關系!

  • 景深越小,被攝物體前后能清晰成像的范圍越小,也就相應地出現朦朧虛化的效果
  • 景深越大,被攝物體前后能清晰成像的范圍越大,也就沒有虛化效果

如何調節(jié)景深?記住一句話:光圈越大景深越小,所以拿手機拍照的時候,大光圈也就代表了虛化效果!

所以下次有機會給女生拍照的話,請先確認

“請問你喜歡小景深還是大景深?”

4 代碼實戰(zhàn)

相機背景虛化特效在圖像處理中可以采用引導濾波器實現,源碼如下。

//引導濾波器
Mat guidedFilter(Mat& srcMat, Mat& guidedMat, int radius, double eps)
{
    srcMat.convertTo(srcMat, CV_64FC1);
    guidedMat.convertTo(guidedMat, CV_64FC1);
    // 計算均值
    Mat mean_p, mean_I, mean_Ip, mean_II;
    boxFilter(srcMat, mean_p, CV_64FC1, Size(radius, radius));                      // 生成待濾波圖像均值mean_p 
    boxFilter(guidedMat, mean_I, CV_64FC1, Size(radius, radius));                   // 生成引導圖像均值mean_I   
    boxFilter(srcMat.mul(guidedMat), mean_Ip, CV_64FC1, Size(radius, radius));      // 生成互相關均值mean_Ip
    boxFilter(guidedMat.mul(guidedMat), mean_II, CV_64FC1, Size(radius, radius));   // 生成引導圖像自相關均值mean_II
    // 計算相關系數、Ip的協(xié)方差cov和I的方差var------------------
    Mat cov_Ip = mean_Ip - mean_I.mul(mean_p);
    Mat var_I = mean_II - mean_I.mul(mean_I);
    // 計算參數系數a、b
    Mat a = cov_Ip / (var_I + eps);
    Mat b = mean_p - a.mul(mean_I);
    // 計算系數a、b的均值
    Mat mean_a, mean_b;
    boxFilter(a, mean_a, CV_64FC1, Size(radius, radius));
    boxFilter(b, mean_b, CV_64FC1, Size(radius, radius));
    // 生成輸出矩陣
    Mat dstImage = mean_a.mul(srcMat) + mean_b;
    return dstImage;
}

關于引導濾波器的相關原理我們下次再開新的章節(jié)闡述。

主函數內調用濾波器即可,效果如文首所示。

int main()
{
    Mat resultMat; 
    Mat vSrcImage[3], vResultImage[3];
    Mat vResultImage[3];    
    Mat srcImage = imread("1.jpg");
    imshow("源圖像", srcImage);
    // 對源圖像進行通道分離,并對每個分通道進行引導濾波
    split(srcImage, vSrcImage);
    for (int i = 0; i < 3; i++)
    {
        Mat tempImage;
        vSrcImage[i].convertTo(tempImage, CV_64FC1, 1.0 / 255.0);
        Mat cloneImage = tempImage.clone();
        Mat resultImage = guidedFilter(tempImage, cloneImage, 5, 0.3);
        vResultImage[i] = resultImage;
    }
    // 將分通道導向濾波后結果合并
    merge(vResultImage, 3, resultMat);
    imshow("背景虛化特效", resultMat);
    waitKey(0);
    return 0;
}

一個小小的圖像虛化特效,背后牽扯出光學成像的各種原理,構建了計算機視覺模型的地基。正如我們每個人一樣,也許你覺得自己很渺小,說不定也是別人的中流砥柱呢!

到此這篇關于OpenCV實現圖像背景虛化效果原理詳解的文章就介紹到這了,更多相關OpenCV圖像背景虛化內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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