C++ OpenCV蒙太奇图像
Zero___Chen 人气:0前言
本文将使用OpenCV C++ 生成蒙太奇图像。
一、输入模板图像
原图如图所示。我们将对此图生成蒙太奇图像。
Mat src = imread("Taylor.jpg"); if (src.empty()) { cout << "No image!" << endl; system("pause"); return 0; }
resize(src, src, Size(step_x*30, step_y*30), 1, 1, INTER_CUBIC);
这里的step_x,step_y表示素材图像尺寸。我们要把模板图像resize成 Size(step_x 30, step_y*30)尺寸,将模板图像分割成30x30个block,即使用30x30张素材图像来生成我们的蒙太奇图像。
二、读取素材图像
所有素材图像。
//获取文件夹下所有图像路径 int getImagePathList(string folder, vector<String> &imagePathList) { glob(folder, imagePathList); return 0; }
我们定义getImagePathList函数获取文件夹下所有图像的路径。
vector<Mat>images; string filename = "images/"; cout << "loading..." << endl; vector<String> imagePathList; getImagePathList(filename, imagePathList); for (int i = 0; i < imagePathList.size(); i++) { Mat img = cv::imread(imagePathList[i]); resize(img, img, Size(step_x, step_y), 1, 1, INTER_AREA); images.push_back(img); } cout << "done!" << endl;
我们将读取进来的所有素材图像都resize成 Size(step_x, step_y)大小,并把它们都push_back到images容器内,以便后续使用。
三、生成蒙太奇模板
int rows = src.rows; int cols = src.cols; //height:表示生成的蒙太奇图像需要多少张素材图像填充rows //width:表示生成的蒙太奇图像需要多少张素材图像填充cols int height = rows / step_y, width = cols / step_x; Mat temp; Mat dst = Mat(src.size(), CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255)); for (int i = 0; i < height; ++i) { for (int j = 0; j < width; ++j) { //index表示当前素材图像的索引 int index = i * width + j; //将当前素材图像拷贝到temp零时变量 images[index].copyTo(temp); //将temp图像赋值给需要生成的蒙太奇图像对应区域 temp = dst(Rect(j * step_x, i * step_y, step_x, step_y)); } } imshow("dst", dst);
通过两个for循环就可以遍历到每个蒙版区域。这个类似于遍历图像的所有像素,只不过我们把步长加大了而已。整个代码的核心就是以下这两句。
//将当前素材图像拷贝到temp零时变量 images[index].copyTo(temp); //将temp图像赋值给需要生成的蒙太奇图像对应区域 temp = dst(Rect(j * step_x, i * step_y, step_x, step_y));
将所有的素材图像copy到指定区域就可以生成蒙版图像啦。接下来我们就得对这个蒙版图像做像素处理了。
四、生成蒙太奇图像
for (int i = 0; i < rows; ++i) { for (int j = 0; j < cols; ++j) { //像素RGB值修改 dst.at<Vec3b>(i, j)[0] = 0.312*dst.at<Vec3b>(i, j)[0] + 0.698*src.at<Vec3b>(i, j)[0]; dst.at<Vec3b>(i, j)[1] = 0.312*dst.at<Vec3b>(i, j)[1] + 0.698*src.at<Vec3b>(i, j)[1]; dst.at<Vec3b>(i, j)[2] = 0.312*dst.at<Vec3b>(i, j)[2] + 0.698*src.at<Vec3b>(i, j)[2]; } } imshow("蒙太奇图像", dst);
我们通过遍历模板图像所有像素,并改变它们的权值,就可以得到蒙太奇图像啦。
这就是我们生成的蒙太奇图像
五、源码
#include <iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; //素材图像尺寸 const int step_x = 20; const int step_y = 20; //获取文件夹下所有图像路径 int getImagePathList(string folder, vector<String> &imagePathList) { glob(folder, imagePathList); return 0; } int main() { Mat src = imread("Taylor.jpg"); if (src.empty()) { cout << "No image!" << endl; system("pause"); return 0; } resize(src, src, Size(step_x*30, step_y*30), 1, 1, INTER_CUBIC); vector<Mat>images; string filename = "images/"; cout << "loading..." << endl; vector<String> imagePathList; getImagePathList(filename, imagePathList); for (int i = 0; i < imagePathList.size(); i++) { Mat img = cv::imread(imagePathList[i]); resize(img, img, Size(step_x, step_y), 1, 1, INTER_AREA); images.push_back(img); } cout << "done!" << endl; int rows = src.rows; int cols = src.cols; //height:表示生成的蒙太奇图像需要多少张素材图像填充rows //width:表示生成的蒙太奇图像需要多少张素材图像填充cols int height = rows / step_y, width = cols / step_x; Mat temp; Mat dst = Mat(src.size(), CV_8UC3, Scalar(255, 255, 255)); for (int i = 0; i < height; ++i) { for (int j = 0; j < width; ++j) { //index表示当前素材图像的索引 int index = i * width + j; //将当前素材图像拷贝到temp零时变量 images[index].copyTo(temp); //将temp图像赋值给需要生成的蒙太奇图像对应区域 temp = dst(Rect(j * step_x, i * step_y, step_x, step_y)); } } imshow("dst", dst); for (int i = 0; i < rows; ++i) { for (int j = 0; j < cols; ++j) { //像素RGB值修改 dst.at<Vec3b>(i, j)[0] = 0.312*dst.at<Vec3b>(i, j)[0] + 0.698*src.at<Vec3b>(i, j)[0]; dst.at<Vec3b>(i, j)[1] = 0.312*dst.at<Vec3b>(i, j)[1] + 0.698*src.at<Vec3b>(i, j)[1]; dst.at<Vec3b>(i, j)[2] = 0.312*dst.at<Vec3b>(i, j)[2] + 0.698*src.at<Vec3b>(i, j)[2]; } } imshow("蒙太奇图像", dst); waitKey(0); system("pause"); return 0; }
总结
本文使用OpenCV C++生成蒙太奇图像,关键步骤有以下几点。
1、将你需要生成的蒙太奇图像模板resize成合适大小,使其恰好能够被素材图像填充。
2、载入素材图像。
3、使用素材图像去填充蒙版图。核心就是上面的两个for循环。
4、将蒙版与模板图像进行融合,改变其像素权值就可以生成蒙太奇图像了。
本文使用较为简单,也比较容易理解的程序生成蒙太奇图像。网上也有许多是使用直方图匹配——将模板图像分割成不等分区域,然后使用素材库中的图像与这些区域一一进行直方图匹配,找到最匹配的那张图像填充该区域。有兴趣的小伙伴可以尝试一下这种方法!!
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