使用 OpenCV 替换图像的背景

一. 业务背景

在我们的某项业务中，需要通过自研的智能硬件“自动化”地拍摄一组组手机的照片，这些照片有时候因为光照的因素需要考虑将背景的颜色整体替换掉，然后再呈现给 C 端用户。这时就有背景替换的需求了。

二. 技术实现

使用 OpenCV ，通过传统的图像处理来实现这个需求。

方案一：

首先想到的是使用 K-means 分离出背景色。

大致的步骤如下：

1. 将二维图像数据线性化

2. 使用 K-means 聚类算法分离出图像的背景色

3. 将背景与手机二值化

4. 使用形态学的腐蚀，高斯模糊算法将图像与背景交汇处高斯模糊化

5. 替换背景色以及对交汇处进行融合处理

k-平均算法（英文：k-means clustering）源于信号处理中的一种向量量化方法，现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k-平均聚类的目的是：把 n 个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此即聚类中心）对应的聚类，以之作为聚类的标准。这个问题将归结为一个把数据空间划分为Voronoi cells的问题。

K-means 算法思想为：给定n个数据点{x1,x2,…,xn},找到K个聚类中心{a1,a2,…,aK},使得每个数据点与它最近的聚类中心的距离平方和最小,并将这个距离平方和称为目标函数,记为Wn,其数学表达式为：

K-means.png

K-means 算法基本流程：

1. 初始的 K 个聚类中心。

2. 按照距离聚类中心的远近对所有样本进行分类。

3. 重新计算聚类中心，判断是否退出条件：两次聚类中心的距离足够小视为满足退出条件；不退出则重新回到步骤2。

int main() {

    Mat src = imread("test.jpg");
    if (src.empty()) {
        printf("could not load image...\n");
        return -1;
    }
    imshow("origin", src);

    // 将二维图像数据线性化
    Mat data;
    for (int i = 0; i < src.rows; i++) {//像素点线性排列
        for (int j = 0; j < src.cols; j++)
        {
            Vec3b point = src.at<Vec3b>(i, j);
            Mat tmp = (Mat_<float>(1, 3) << point[0], point[1], point[2]);
        &