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分类: Python/Ruby

2021-09-06 17:23:35

#include

#include

#include

#include

using namespace cv;

using namespace std;

// 输入参数

struct Inputparama {

int thresh = 30;                               // 背景识别阈值,该值越小,则识别非背景区面积越大,需有合适范围,目前为5-60

int transparency = 255;                        // 背景替换色透明度,255为实,0为透明

int size = 7;                                  // 非背景区边缘虚化参数,该值越大,则边缘虚化程度越明显

cv::Point p = cv::Point(0, 0);                 // 背景色采样点,可通过人机交互获取,也可用默认(0,0)点颜色作为背景色

cv::Scalar color = cv::Scalar(255, 255, 255);  // 背景色

};

cv::Mat BackgroundSeparation(cv::Mat src, Inputparama input);

void Clear_MicroConnected_Areas(cv::Mat src, cv::Mat &dst, double min_area);

// 计算差值均方根

int geiDiff(uchar b,uchar g,uchar r,uchar tb,uchar tg,uchar tr)

{

return  int(sqrt(((b - tb)*(b - tb) + (g - tg)*(g - tg) + (r - tr)*(r - tr))/3));

}

int main()

{

cv::Mat src = imread("111.jpg");

Inputparama input;

input.thresh = 100;

input.transparency = 255;

input.size = 6;

input.color = cv::Scalar(0, 0, 255);

clock_t s, e;

s = clock();

cv::Mat result = BackgroundSeparation(src, input);

e = clock();

double dif = e - s;

cout << "time:" << dif << endl;

imshow("original", src);

imshow("result", result);

imwrite("result1.png", result);

waitKey(0);

return 0;

}

// 背景分离

cv::Mat BackgroundSeparation(cv::Mat src, Inputparama input)

{

cv::Mat bgra, mask;

// 转化为BGRA格式,带透明度,4通道

cvtColor(src, bgra, COLOR_BGR2BGRA);

mask = cv::Mat::zeros(bgra.size(), CV_8UC1);

int row = src.rows;

int col = src.cols;

// 异常数值修正

input.p.x = max(0, min(col, input.p.x));

input.p.y = max(0, min(row, input.p.y));

input.thresh = max(5, min(200, input.thresh));

input.transparency = max(0, min(255, input.transparency));

input.size = max(0, min(30, input.size));

// 确定背景色

uchar ref_b = src.at(input.p.y, input.p.x)[0];

uchar ref_g = src.at(input.p.y, input.p.x)[1];

uchar ref_r = src.at(input.p.y, input.p.x)[2];

// 计算蒙版区域(掩膜)

for (int i = 0; i < row; ++i)

{

uchar *m = mask.ptr(i);

uchar *b = src.ptr(i);

for (int j = 0; j < col; ++j)

{

if ((geiDiff(b[3*j],b[3*j+1],b[3*j+2],ref_b,ref_g,ref_r)) >input.thresh)

{

m[j] = 255;

}

}

}

cv::Mat tmask = cv::Mat::zeros(row + 50, col + 50, CV_8UC1);

mask.copyTo(tmask(cv::Range(25, 25 + mask.rows), cv::Range(25, 25 + mask.cols)));

// 寻找轮廓,作用是填充轮廓内黑洞

vector> contour;

vector hierarchy;

// RETR_TREE以网状结构提取所有轮廓,外汇跟单gendan5.comCHAIN_APPROX_NONE获取轮廓的每个像素

findContours(tmask, contour, hierarchy, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_NONE);

drawContours(tmask, contour, -1, Scalar(255), FILLED,16);

// 黑帽运算获取同背景色类似的区域,识别后填充

cv::Mat hat;

cv::Mat element = getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(31, 31));

cv::morphologyEx(tmask, hat, MORPH_BLACKHAT, element);

hat.setTo(255, hat > 0);

cv::Mat hatd;

Clear_MicroConnected_Areas(hat, hatd, 450);

tmask = tmask + hatd;

mask = tmask(cv::Range(25, 25 + mask.rows), cv::Range(25, 25 + mask.cols)).clone();

// 掩膜滤波,是为了边缘虚化

cv::blur(mask, mask, Size(2 * input.size+1, 2 * input.size + 1));

// 改色

for (int i = 0; i < row; ++i)

{

uchar *r = bgra.ptr(i);

uchar *m = mask.ptr(i);

for (int j = 0; j < col; ++j)

{

// 蒙版为0的区域就是标准背景区

if (m[j] == 0)

{

r[4 * j] = uchar(input.color[0]);

r[4 * j + 1] = uchar(input.color[1]);

r[4 * j + 2] = uchar(input.color[2]);

r[4 * j + 3] = uchar(input.transparency);

}

// 不为0且不为255的区域是轮廓区域(边缘区),需要虚化处理

else if (m[j] != 255)

{

// 边缘处按比例上色

int newb = (r[4 * j] * m[j] * 0.3 + input.color[0] * (255 - m[j])*0.7) / ((255 - m[j])*0.7+ m[j] * 0.3);

int newg = (r[4 * j+1] * m[j] * 0.3 + input.color[1] * (255 - m[j])*0.7) / ((255 - m[j])*0.7 + m[j] * 0.3);

int newr = (r[4 * j + 2] * m[j] * 0.3 + input.color[2] * (255 - m[j])*0.7) / ((255 - m[j])*0.7 + m[j] * 0.3);

int newt = (r[4 * j + 3] * m[j] * 0.3 + input.transparency * (255 - m[j])*0.7) / ((255 - m[j])*0.7 + m[j] * 0.3);

newb = max(0, min(255, newb));

newg = max(0, min(255, newg));

newr = max(0, min(255, newr));

newt = max(0, min(255, newt));

r[4 * j] = newb;

r[4 * j + 1] = newg;

r[4 * j + 2] = newr;

r[4 * j + 3] = newt;

}

}

}

return bgra;

}

void Clear_MicroConnected_Areas(cv::Mat src, cv::Mat &dst, double min_area)

{

// 备份复制

dst = src.clone();

std::vector > contours;  // 创建轮廓容器

std::vector hierarchy;

// 寻找轮廓的函数

// 第四个参数CV_RETR_EXTERNAL,表示寻找最外围轮廓

// 第五个参数CV_CHAIN_APPROX_NONE,表示保存物体边界上所有连续的轮廓点到contours向量内

cv::findContours(src, contours, hierarchy, cv::RETR_EXTERNAL, cv::CHAIN_APPROX_NONE, cv::Point());

if (!contours.empty() && !hierarchy.empty())

{

std::vector >::const_iterator itc = contours.begin();

// 遍历所有轮廓

while (itc != contours.end())

{

// 定位当前轮廓所在位置

cv::Rect rect = cv::boundingRect(cv::Mat(*itc));

// contourArea函数计算连通区面积

double area = contourArea(*itc);

// 若面积小于设置的阈值

if (area < min_area)

{

// 遍历轮廓所在位置所有像素点

for (int i = rect.y; i < rect.y + rect.height; i++)

{

uchar *output_data = dst.ptr(i);

for (int j = rect.x; j < rect.x + rect.width; j++)

{

// 将连通区的值置0

if (output_data[j] == 255)

{

output_data[j] = 0;

}

}

}

}

itc++;

}

}

}

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