chroma key （绿背景抠图）

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ChromaKey

1.创建掩图（mask）.

  根据输入的绿背景图，我们可以访问其每一个像素，获取每一个像素RGB值，用th来表示 -(g-(r+b))的值，然后我们寻找到某一个界点值k，当th的值大于k的时候表示src图上该点的是绿色，生成的mask图对应的位置就用黑色标定，当th的值小于k的时候表示src图不是绿色，那么mask图上对应位置的像素用白色来表示。在图形学中，我们常用黑色来表示背景，用白色来表示前景。

 

2.利用第一步生成好mask图，把src复制（copyTo）到一张新的背景图中，在新的背景图中只显示我们要扣出来的object。

   

3.因为在第一步生成mask也不是那么完美，可能还有某些绿色没有去掉，我们还需要再访问图片中每一个像素点，因为rgb图上绿色点的rgb的值是有范围的，那么我们就根据这个范围找出残留在图片上绿色的点，然后我们去掉该点。

[cpp]  view plain  copy

1. #include<iostream>  
2. #include<cv.h>  
3. #include<highgui.h>  
4. using namespace std;  
5. using namespace cv;  
6.   
7. //int main()  
8. //{  
9. //  IplImage *src = 0;  
10. //  IplImage *histimg = 0;  
11. //  if ((src = cvLoadImage("screen.jpg", 0)) == NULL) // force to gray image  
12. //      return -1;  
13. //  cvNamedWindow("Histogram", 3);   //创建直方图窗口  
14. //  histimg = cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, 3);  
15. //  //改变背景色  
16. //  for (int h = 0; h < histimg->height; h++)  
17. //  {  
18. //      for (int w = 0; w < histimg->width * 3; w++)  
19. //      {  
20. //          ((uchar*)((int)histimg->imageData + histimg->widthStep*h))[w] = (uchar)125;  //将背静改为白色  
21. //      }  
22. //  }  
23. //  cvShowImage("Histogram", histimg);  
24. //  cvWaitKey(0);  
25. //}  
26.   
27.   
28. int main()  
29. {  
30.     Mat img = imread("foreground1.png");  
31.     //imshow("Lena Original", img);  
32.     for (int row = 0; row < img.rows; row++)  
33.     {  
34.         for (int col = 0; col < img.cols; col++)  
35.         {  
36.             /* 注意 Mat::at 函数是个模板函数, 需要指明参数类型, 因为这张图是具有红蓝绿三通道的图, 
37.             所以它的参数类型可以传递一个 Vec3b, 这是一个存放 3 个 uchar 数据的 Vec(向量). 这里 
38.             提供了索引重载, [2]表示的是返回第三个通道, 在这里是 Red 通道, 第一个通道(Blue)用[0]返回 */  
39.             if ( img.at<Vec3b>(row, col)[1]>140)  
40.                 {if(img.at<Vec3b>(row, col)[0]<128)   
41.                     if(img.at<Vec3b>(row, col)[2]<128)  
42.                     {  
43.                         img.at<Vec3b>(row, col)[0] = 255;  
44.                         img.at<Vec3b>(row, col)[1] = 255;  
45.                         img.at<Vec3b>(row, col)[2] = 255;  
46.                  }  
47.             }  
48. //          else  
49. //          {  
50. //              img.at<Vec3b>(row, col)[0] = 0;  
51. //              img.at<Vec3b>(row, col)[1] = 0;  
52. //              img.at<Vec3b>(row, col)[2] = 0;  
53. //          }  
54.                   
55.         }  
56.     }  
57.     imshow("result", img);  
58.     imwrite("result.png",img);  
59.   
60. //  cv::Mat result;  
61. //  result = imread("display1.bmp");  
62. //  cv::Mat forground= imread("screen.jpg",-1);  
63. //  //cv::compare(result,cv::GC_PR_FGD,result,cv::CMP_EQ);  
64. //  cv::Mat forground1(forground.size(),CV_8UC3,cv::Scalar(255,255,255));  
65. //  forground.copyTo(forground1,result); // bg pixels not copied  
66. //  cv::namedWindow("Segmented Image");  
67. //  cv::imshow("Segmented Image",forground1);  
68. //  cv::imwrite("foreground1.png",forground1);  
69.     cvWaitKey();  
70.     return 0;  
71. }