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
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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); } |
