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1、概述
案例:使用OpenCV实现视频绿幕背景替换
算法步骤:
1.初始化VideoCapture并使用其open方法加载视频
2.while循环加读取frame capture.read(frame)
3.将frame转hsv色彩空间
4.使用inRange函数生成遮罩mask
5.使用形态学操作降噪+边缘平滑
6.使用resize将背景图片的大小搞成视频帧图片的大小
7.创建一个目标Mat用于存放融合后的图像(CV_8UC3)
8.向目标Mat中填入,指定的像素
9.循环输出Mat
2、代码示例
Vide_GreenCurtain_Background_Replacement::Vide_GreenCurtain_Background_Replacement(QWidget *parent)
: MyGraphicsView{parent}
{
this->setWindowTitle("视频绿幕背景替换");
}
void Vide_GreenCurtain_Background_Replacement::dropEvent(QDropEvent *event){
const char *filePath= "/Users/yangwei/Documents/tony/opencv/课程配套代码与图片/代码与图片/01.mp4";
showVideoGreenCurtainBackgroundReplacement(filePath);
}
void Vide_GreenCurtain_Background_Replacement::showVideoGreenCurtainBackgroundReplacement(const char* filePath){
background1 = imread("/Users/yangwei/Downloads/5bd38a8bd51c7f866b7a5b397b8c1807.jpeg");//海底世界
background2 = imread("/Users/yangwei/Downloads/3e6d749dfbec37b624c387767a04f34e.jpeg");//m78星云
VideoCapture videoCapture;
videoCapture.open(filePath);
if(!videoCapture.isOpened()){//视频是否打开了
qDebug()<<"视频打开失败";
return;
}
Mat frame,hsv;
Mat mask;
while(videoCapture.read(frame)){
cvtColor(frame,hsv,COLOR_BGR2HSV);//将图像转为hsv色彩空间
inRange(hsv,Scalar(35, 43, 46), Scalar(155, 255, 255),mask);//使用inRange过滤像素并生成遮罩
//使用形态学闭操作去除图像上的干扰白点
Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3),Point(-1,-1));
morphologyEx(mask,mask,MORPH_CLOSE,kernel,Point(-1,-1));
//使用形态学腐蚀操作对mask边缘进行腐蚀(去掉边缘白色)
erode(mask,mask,kernel);
//使用高斯模糊平滑前景与背景区域的过度(此处指的是黑白过度处)
GaussianBlur(mask,mask,Size(3,3),0,0);
resizeImage(frame);
showResult(frame,mask);
waitKey(1);
}
}
/**
* 将图像调整到指定的大小
* @brief Vide_GreenCurtain_Background_Replacement::resizeImage
* @param target
*/
void Vide_GreenCurtain_Background_Replacement::resizeImage(Mat &frame){
qDebug()<<"width:"<<frame.cols<<"---->height:"<<frame.rows;
cv::resize(background1,background1,frame.size());
qDebug()<<"width:"<<background1.cols<<"---->height:"<<background1.rows;
}
/**
* 填充像素输出指定的图像
* @brief Vide_GreenCurtain_Background_Replacement::showResult
* @param result
*/
void Vide_GreenCurtain_Background_Replacement::showResult(Mat &frame,Mat mask){
Mat result = Mat::zeros(frame.size(),CV_8UC3);
int width = frame.cols;
int height = frame.rows;
int dims = frame.channels();
int m = 0;
double wt = 0;
int r = 0, g = 0, b = 0;
int r1 = 0, g1 = 0, b1 = 0;
int r2 = 0, g2 = 0, b2 = 0;
for(int row=0;row<height;row++){
uchar *currentImage = frame.ptr<uchar>(row);//原始帧图像的一列像素
uchar *bgImage = background1.ptr<uchar>(row);//背景图像的一列像素
uchar *maskImage = mask.ptr<uchar>(row);//遮罩的一列像素
uchar *resultImage = result.ptr<uchar>(row);//最终输出结果的一列像素
for(int col=0;col<width;col++){
m = *maskImage++;//取出像素
if(m==255){//背景
*resultImage++ = *bgImage++;
*resultImage++ = *bgImage++;
*resultImage++ = *bgImage++;
currentImage+=3;
}else if(m==0){//前景
*resultImage++ = *currentImage++;
*resultImage++ = *currentImage++;
*resultImage++ = *currentImage++;
bgImage+=3;
}else{//过度部分像素
b1 = *resultImage++;
g1 = *resultImage++;
r1 = *resultImage++;
b2 = *currentImage++;
g2 = *currentImage++;
r2 = *currentImage++;
// 权重
wt = m / 255.0;
// 缓和权重
b = b1*wt + b2*(1.0 - wt);
g = g1*wt + g2*(1.0 - wt);
r = r1*wt + r2*(1.0 - wt);
*resultImage++ = b;
*resultImage++ = g;
*resultImage++ = r;
}
}
}
imshow("result",result);
}
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