一、概述
二、函数原型
三、OpenCV源码
1、源码路径
2、源码代码
四、效果图像示例
一、概述借助无缝克隆算法,您可以从一张图像中复制一个对象,然后将其粘贴到另一张图像中,从而形成一个看起来无缝且自然的构图。
二、函数原型给定一个原始彩色图像,可以无缝混合该图像的两个不同颜色版本。
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 | 输入 8 位 3 通道图像 |
mask | 输入 8 位 1 或 3 通道图像 |
dst | 输出与 src 大小和类型相同的图像 |
red_mul | R 通道倍增因子 |
green_mul | G 通道倍增因子 |
blue_mul | B 通道倍增因子 |
对选区内部的梯度场应用适当的非线性变换,然后用泊松求解器积分,局部修改图像的表观照明。
void cv::illuminationChange (InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float alpha=0.2f, float beta=0.4f)
src | 输入 8 位 3 通道图像 |
mask | 输入 8 位 1 或 3 通道图像 |
dst | 输出与 src 大小和类型相同的图像 |
alpha | 值范围在 0-2 之间 |
beta | 值范围在 0-2 之间 |
图像编辑任务涉及全局变化(颜色/强度校正、过滤器、变形)或与选择有关的局部变化。 在这里,我们有兴趣以无缝且轻松的方式实现局部更改,这些更改仅限于手动选择的区域 (ROI)。 变化的程度从轻微的扭曲到完全被新颖的内容替代。
void cv::seamlessClone (InputArray src, InputArray dst, InputArray mask, Point p, OutputArray blend, int flags)
src | 输入 8 位 3 通道图像 |
dst | 输入 8 位 3 通道图像 |
mask | 输入 8 位 1 或 3 通道图像 |
p | 在 dst 图像中指向放置对象的位置 |
blend | 输出与 dst 大小和类型相同的图像 |
flags | 可以是 cv::NORMAL_CLONE、cv::MIXED_CLONE 或 cv::MONOCHROME_TRANSFER 的克隆方法 |
通过仅保留边缘位置的梯度,在与泊松求解器集成之前,可以洗掉所选区域的纹理,使其内容具有平坦的外观。 这里使用 Canny 边缘检测器。
void cv::textureFlattening (InputArray src, InputArray mask, OutputArray dst, float low_threshold=30, float high_threshold=45, int kernel_size=3)
src | 输入 8 位 3 通道图像 |
mask | 输入 8 位 1 或 3 通道图像 |
dst | 输出与 src 大小和类型相同的图像 |
low_threshold | 范围从 0 到 100 |
high_threshold | 值 > 100 |
kernel_size | 要使用的 Sobel 内核的大小 |
2、源码代码opencv\modules\photo\src\seamless_cloning.cpp
#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、效果图像示例
以上就是OpenCV实现无缝克隆算法的步骤详解的详细内容,更多关于OpenCV无缝克隆算法的资料请关注易知道(ezd.cc)其它相关文章!