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OpenCV實(shí)現(xiàn)無(wú)縫克隆算法的步驟詳解

 更新時(shí)間：2022年06月21日 09:31:44   作者：坐望云起  
借助無(wú)縫克隆算法，您可以從一張圖像中復(fù)制一個(gè)對(duì)象，然后將其粘貼到另一張圖像中，從而形成一個(gè)看起來(lái)無(wú)縫且自然的構(gòu)圖。本文將詳解OpenCV實(shí)現(xiàn)無(wú)縫克隆算法的步驟，需要的可以參考一下

一、概述

借助無(wú)縫克隆算法，您可以從一張圖像中復(fù)制一個(gè)對(duì)象，然后將其粘貼到另一張圖像中，從而形成一個(gè)看起來(lái)無(wú)縫且自然的構(gòu)圖。

二、函數(shù)原型

給定一個(gè)原始彩色圖像，可以無(wú)縫混合該圖像的兩個(gè)不同顏色版本。

void     cv::colorChange (InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float red_mul=1.0f, float green_mul=1.0f, float blue_mul=1.0f)
src輸入 8 位 3 通道圖像
mask輸入 8 位 1 或 3 通道圖像
dst輸出與 src 大小和類型相同的圖像
red_mulR 通道倍增因子
green_mulG 通道倍增因子
blue_mulB 通道倍增因子

對(duì)選區(qū)內(nèi)部的梯度場(chǎng)應(yīng)用適當(dāng)?shù)姆蔷€性變換，然后用泊松求解器積分，局部修改圖像的表觀照明。

void     cv::illuminationChange (InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float alpha=0.2f, float beta=0.4f)
src輸入 8 位 3 通道圖像
mask輸入 8 位 1 或 3 通道圖像
dst輸出與 src 大小和類型相同的圖像
alpha值范圍在 0-2 之間
beta值范圍在 0-2 之間

圖像編輯任務(wù)涉及全局變化（顏色/強(qiáng)度校正、過(guò)濾器、變形）或與選擇有關(guān)的局部變化。 在這里，我們有興趣以無(wú)縫且輕松的方式實(shí)現(xiàn)局部更改，這些更改僅限于手動(dòng)選擇的區(qū)域 (ROI)。 變化的程度從輕微的扭曲到完全被新穎的內(nèi)容替代。

void     cv::seamlessClone (InputArray src, InputArray dst, InputArray mask, Point p, OutputArray blend, int flags)
src輸入 8 位 3 通道圖像
dst輸入 8 位 3 通道圖像
mask輸入 8 位 1 或 3 通道圖像
p在 dst 圖像中指向放置對(duì)象的位置
blend輸出與 dst 大小和類型相同的圖像
flags可以是 cv::NORMAL_CLONE、cv::MIXED_CLONE 或 cv::MONOCHROME_TRANSFER 的克隆方法

通過(guò)僅保留邊緣位置的梯度，在與泊松求解器集成之前，可以洗掉所選區(qū)域的紋理，使其內(nèi)容具有平坦的外觀。 這里使用 Canny 邊緣檢測(cè)器。

void     cv::textureFlattening (InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float low_threshold=30, float high_threshold=45, int kernel_size=3)
src輸入 8 位 3 通道圖像
mask輸入 8 位 1 或 3 通道圖像
dst輸出與 src 大小和類型相同的圖像
low_threshold范圍從 0 到 100
high_threshold值 > 100
kernel_size要使用的 Sobel 內(nèi)核的大小

三、OpenCV源碼

1、源碼路徑

opencv\modules\photo\src\seamless_cloning.cpp

2、源碼代碼

#include "precomp.hpp"
#include "opencv2/photo.hpp"
 
#include "seamless_cloning.hpp"
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
static Mat checkMask(InputArray _mask, Size size)
{
    Mat mask = _mask.getMat();
    Mat gray;
    if (mask.channels() > 1)
        cvtColor(mask, gray, COLOR_BGRA2GRAY);
    else
    {
        if (mask.empty())
            gray = Mat(size.height, size.width, CV_8UC1, Scalar(255));
        else
            mask.copyTo(gray);
    }
 
    return gray;
}
 
void cv::seamlessClone(InputArray _src, InputArray _dst, InputArray _mask, Point p, OutputArray _blend, int flags)
{
    CV_INSTRUMENT_REGION();
 
    const Mat src  = _src.getMat();
    const Mat dest = _dst.getMat();
    Mat mask = checkMask(_mask, src.size());
    dest.copyTo(_blend);
    Mat blend = _blend.getMat();
 
    Mat mask_inner = mask(Rect(1, 1, mask.cols - 2, mask.rows - 2));
    copyMakeBorder(mask_inner, mask, 1, 1, 1, 1, BORDER_ISOLATED | BORDER_CONSTANT, Scalar(0));
 
    Rect roi_s = boundingRect(mask);
    if (roi_s.empty()) return;
    Rect roi_d(p.x - roi_s.width / 2, p.y - roi_s.height / 2, roi_s.width, roi_s.height);
 
    Mat destinationROI = dest(roi_d).clone();
 
    Mat sourceROI = Mat::zeros(roi_s.height, roi_s.width, src.type());
    src(roi_s).copyTo(sourceROI,mask(roi_s));
 
    Mat maskROI = mask(roi_s);
    Mat recoveredROI = blend(roi_d);
 
    Cloning obj;
    obj.normalClone(destinationROI,sourceROI,maskROI,recoveredROI,flags);
}
 
void cv::colorChange(InputArray _src, InputArray _mask, OutputArray _dst, float red, float green, float blue)
{
    CV_INSTRUMENT_REGION();
 
    Mat src  = _src.getMat();
    Mat mask = checkMask(_mask, src.size());
    _dst.create(src.size(), src.type());
    Mat blend = _dst.getMat();
 
    Mat cs_mask = Mat::zeros(src.size(), src.type());
    src.copyTo(cs_mask, mask);
 
    Cloning obj;
    obj.localColorChange(src, cs_mask, mask, blend, red, green, blue);
}
 
void cv::illuminationChange(InputArray _src, InputArray _mask, OutputArray _dst, float alpha, float beta)
{
    CV_INSTRUMENT_REGION();
 
    Mat src  = _src.getMat();
    Mat mask = checkMask(_mask, src.size());
    _dst.create(src.size(), src.type());
    Mat blend = _dst.getMat();
 
    Mat cs_mask = Mat::zeros(src.size(), src.type());
    src.copyTo(cs_mask, mask);
 
    Cloning obj;
    obj.illuminationChange(src, cs_mask, mask, blend, alpha, beta);
 
}
 
void cv::textureFlattening(InputArray _src, InputArray _mask, OutputArray _dst,
                           float low_threshold, float high_threshold, int kernel_size)
{
    CV_INSTRUMENT_REGION();
 
    Mat src  = _src.getMat();
    Mat mask = checkMask(_mask, src.size());
    _dst.create(src.size(), src.type());
    Mat blend = _dst.getMat();
 
    Mat cs_mask = Mat::zeros(src.size(), src.type());
    src.copyTo(cs_mask, mask);
 
    Cloning obj;
    obj.textureFlatten(src, cs_mask, mask, low_threshold, high_threshold, kernel_size, blend);
}

四、效果圖像示例

以上就是OpenCV實(shí)現(xiàn)無(wú)縫克隆算法的步驟詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于OpenCV無(wú)縫克隆算法的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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