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导读
本期将介绍并演示OpenCV中使用colorChange实现图像中指定目标颜色改变的效果。
colorChange与seamlessClone同属于Seamless Cloning部分,算法均来自下面这篇论文:
https://www.cs.jhu.edu/~misha/Fall07/Papers/Perez03.pdf
百度网盘下载:
链接:https://pan.baidu.com/s/1Ma_9ZF4r0SgNmfygHe3kgQ
提取码:0857
算法解读可参考下面链接:
https://blog.csdn.net/zhaoyin214/article/details/88196575
使用colorChange函数可以轻松将一幅图像中的指定目标颜色改变并尽可能保留其边缘信息,自然融合。函数说明:
参数:
src | 输入8位3通道图像(截取目标的大图) |
---|---|
mask | 输入8位1或3通道图像(待改变颜色目标掩码区域图像) |
dst | 输出结果图(要求和src相同的大小和类型) |
red_mul | 红色通道乘积因子(建议值0.5~2.5) |
green_mul | 绿色通道乘积因子(建议值0.5~2.5) |
blue_mul | 蓝色通道乘积因子(建议值0.5~2.5) |
手动框选左图中的目标,然后调整滑动条动态查看颜色改变效果:
程序实现步骤:
(1) 使用selectROI函数框选指定目标;
(2) 使用三个滑动条动态改变red_mul,green_mul,blue_mul参数值;
(3) 滑动条回调函数中使用colorChange函数完成颜色改变。
src图:
框选ROI区域设定mask与参数设置(red_mul=1.0, green_mul=1.78, bule_mul=2.35)以及运行结果:
src图:
框选ROI区域设定mask与参数设置(red_mul=1.17, green_mul=0.47, bule_mul=1.23)以及运行结果:
src图:
框选ROI区域设定mask与参数设置(red_mul=0.18, green_mul=1.17, bule_mul=2.35)以及运行结果:
(red_mul=0.17, green_mul=1.18, bule_mul=0)运行结果:
效果见开头效果视频,C++源码如下:
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
Mat src;
int r = 100, g = 100, b = 100;
Rect rect;
void colorChange_Callback(int, void *)
{
Mat dst;
Mat mask = Mat::zeros(src.size(), src.type());
rectangle(mask, rect, Scalar::all(255), -1);
colorChange(src, mask, dst, r/100.0, g/100.0, b/100.0);
imshow("colorChange", dst);
}
int main()
{
src = imread("4.jpg");
rect = selectROI(src, true, false);
namedWindow("colorChange", WINDOW_NORMAL);
createTrackbar("R", "colorChange", &r, 250, colorChange_Callback);
createTrackbar("G", "colorChange", &g, 250, colorChange_Callback);
createTrackbar("B", "colorChange", &b, 250, colorChange_Callback);
colorChange_Callback(0, 0);
waitKey();
return 0;
}
注意:如果希望得到更准确的结果,可以用提取轮廓的方法精确设置mask,这样颜色改变后不会更改其他区域。比如唇色替换,可以先通过人脸关键点提取后,裁剪出嘴唇部分轮廓作为mask,这样结果也会更准确。
本文分享自 OpenCV与AI深度学习 微信公众号,前往查看
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