OpenCV要点总结——第六章 图像处理(二)

本文介绍了OpenCV中的图像处理技术,重点讲解了漫水填充的应用,如标记和分离图像区域,并详细阐述了掩膜的作用。接着讨论了图像金字塔的resize方法、上下采样的原理及其在图像压缩与还原中的角色。此外,文章还深入探讨了阈值化的五种类型,包括固定阈值、反二进制阈值等,以及它们在二值图像创建中的应用。

4.漫水填充

漫水填充是一种用特定颜色填充连通区域,通过设置可连通像素的上下限以及连通方式来达到不同填充效果的方法。

作用:多用来标记或分离图像的一部分。

note:掩膜

用选定的图像、图形或物体,对处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程。

作用:

  1.  提取感兴趣区:用预先制作的感兴趣区掩膜与待处理图像相乘,得到感兴趣区图像,感兴趣区内图像值保持不变,而区外图像值都为0; 
  2.  屏蔽作用:用掩膜对图像上某些区域作屏蔽,使其不参加处理或不参加处理参数的计算,或仅对屏蔽区作处理或统计; 
  3. 结构特征提取:用相似性变量或图像匹配方法检测和提取图像中与掩膜相似的结构特征; 
  4. 特殊形状图像的制作。
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;


//-----------------------------------【全局变量声明部分】--------------------------------------  
//      描述:全局变量声明  
//-----------------------------------------------------------------------------------------------  
Mat g_srcImage, g_dstImage, g_grayImage, g_maskImage;//定义原始图、目标图、灰度图、掩模图
int g_nFillMode = 1;//漫水填充的模式
int g_nLowDifference = 20, g_nUpDifference = 20;//负差最大值、正差最大值
int g_nConnectivity = 4;//表示floodFill函数标识符低八位的连通值
int g_bIsColor = true;//是否为彩色图的标识符布尔值
bool g_bUseMask = false;//是否显示掩膜窗口的布尔值
int g_nNewMaskVal = 255;//新的重新绘制的像素值


//-----------------------------------【ShowHelpText( )函数】--------------------------
static void ShowHelpText()  
{  
	
	//输出一些帮助信息  
	printf("\n\n\t欢迎来到漫水填充示例程序~");  
	printf("\n\n\t本示例根据鼠标选取的点搜索图像中与之颜色相近的点,并用不同颜色标注。");  
	
	printf( "\n\n\t按键操作说明: \n\n"  
		"\t\t鼠标点击图中区域- 进行漫水填充操作\n"  
		"\t\t键盘按键【ESC】- 退出程序\n"  
		"\t\t键盘按键【1】-  切换彩色图/灰度图模式\n"  
		"\t\t键盘按键【2】- 显示/隐藏掩膜窗口\n"  
		"\t\t键盘按键【3】- 恢复原始图像\n"  
		"\t\t键盘按键【4】- 使用空范围的漫水填充\n"  
		"\t\t键盘按键【5】- 使用渐变、固定范围的漫水填充\n"  
		"\t\t键盘按键【6】- 使用渐变、浮动范围的漫水填充\n"  
		"\t\t键盘按键【7】- 操作标志符的低八位使用4位的连接模式\n"  
		"\t\t键盘按键【8】- 操作标志符的低八位使用8位的连接模式\n\n" 	);  
}  


//-----------------------------------【onMouse( )函数】--------------------------------------  
//      描述:鼠标消息onMouse回调函数
//---------------------------------------------------------------------------------------------
static void onMouse( int event, int x, int y, int, void* )
{
	// 若鼠标左键没有按下,便返回
	if( event != EVENT_LBUTTONDOWN )
		return;

	//-------------------【<1>调用floodFill函数之前的参数准备部分】---------------
	Point seed = Point(x,y);//起始点
	int LowDifference = g_nFillMode == 0 ? 0 : g_nLowDifference;//空范围的漫水填充,此值设为0,否则设为全局的g_nLowDifference
	int UpDifference = g_nFillMode == 0 ? 0 : g_nUpDifference;//空范围的漫水填充,此值设为0,否则设为全局的g_nUpDifference

	//标识符的0~7位为g_nConnectivity,8~15位为g_nNewMaskVal左移8位的值,16~23位为CV_FLOODFILL_FIXED_RANGE或者0。
	int flags = g_nConnectivity + (g_nNewMaskVal << 8) +(g_nFillMode == 1 ? FLOODFILL_FIXED_RANGE : 0);

	//随机生成bgr值
	int b = (unsigned)theRNG() & 255;//随机返回一个0~255之
### 数字图像处理中的绿幕抠像第六关解决方案 在数字图像处理领域,绿幕抠像是指通过移除背景颜色(通常是绿色),并将前景对象与新的背景合成的技术。这一过程广泛应用于影视制作、虚拟演播室等领域。 #### 关键技术要点 为了实现高质量的绿幕抠像效果,在处理过程中需要注意以下几个方面: - **色彩空间转换**:通常会将RGB颜色模型转换为HSV或其他更适合分离特定颜色的空间[^1]。 - **阈值分割**:设定合理的阈值来区分前景物体和背景区域。这一步骤决定了哪些像素属于要保留的部分,而哪些应该被替换掉[^2]。 - **边缘平滑处理**:为了避免硬边现象的发生,可以应用模糊滤波器或者其他方法使过渡更自然。 - **抗锯齿优化**:针对可能存在的阶梯状伪影问题采取措施改善视觉质量。 #### 实现流程概述 以下是使用MATLAB或C++编程环境下的基本操作框架: ```matlab % MATLAB代码示例 function outputImage = greenScreenRemoval(inputImage, backgroundColor) % 将输入图像从RGB转为HSV hsvImg = rgb2hsv(inputImage); % 定义绿色通道范围作为判断依据 lowerBound = [0.2986, 0.5745, 0]; %[H S V] upperBound = [0.3882, 1, 1]; % 创建掩码用于标记需要去除的颜色部分 mask = all(hsvImg >= lowerBound & hsvImg <= upperBound, 3); % 使用指定的新背景代替原始背景色 result = inputImage; result(mask) = reshape(backgroundColor(:)', numel(backgroundColor), 1); % 应用高斯模糊减少边界锐化效应 blurredMask = imgaussfilt(double(mask)); blendedResult = imadd(result .* uint8(blurredMask), ... inputImage .* uint8(~blurredMask)); outputImage = blendedResult; end ``` 此段程序展示了如何利用MATLAB内置函数完成简单的绿幕抠像任务,并加入了额外步骤以提高最终输出的质量。 对于更为复杂的场景,则建议考虑引入机器学习算法来进行精细化控制;同时也可以探索OpenCV库提供的更多高级功能支持[C++]。
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