利用Aforge Net实现两张图的查找不同处、抠图、合成图

1.找出下面2张图的不同处

  

 

//先加载2张图像到内存中

                     var background = new Bitmap( "left.bmp");

                                    backgroundImg.Source = ToBitmapImage(background);

 

                                    var original = new Bitmap( "right.bmp");

                                    originalImg.Source = ToBitmapImage(original);

 

         //产生mask, 不同的地方为白色，相同的为黑色

                                    var threld = new ThresholdedEuclideanDifference(37);

                                    threld.OverlayImage = background;

                                    var result = threld.Apply(original);

            result.Save( "1-difference.bmp");

 

//上面的ThresholdedEuclideanDifference 是AForge.Imaging.Filters命名空间的， 先利用欧几里德计算两张图像的不同处， 然后再计算图像的阈值

//http://www.aforgenet.com/framework/docs/html/59cd04f1-6824-e27b-2c68-c446b29bcb31.htm

 

//根据上述的黑白图，我们可以制作一张mask图，即把找出的不同处抠出来，也就是把图中白色手机保留下来。

 

//当然为了效果，我们需要先把最大的白色手机保留下来，其余的去除掉。

                     var blobsFilter = new BlobsFiltering(30, 30, 500, 500, true);

                                    result = blobsFilter.Apply(result);

            result.Save( "2-blobs_difference.bmp" );

 

//mask（掩码）算法一般是需要保留的为黑色，其他去除的为白色，也就是说我们需要把上面的结果反色。

     var invertFilter = new Invert();

            result = invertFilter.Apply(result);

            result.Save( "3-invert_difference.bmp" );

 

 

//根据mask算法，由mask图和原图一起得出不相同的图像

//因为Aforge的MaskFilter必须传递filter，就用了MergeFilter，让上面的结果和纯白图像merge，merge Filter的算法是以两张图像的pixel的最大值为最终值， 即和白色（255，255，255）merge是不影响上述的结果图像。

//然后Mask本身再把merge结果和原图进行掩码处理

  //根据mask和基色（白色）去抠出不相同的地方

            var color = System.Drawing.Color .White;

            var baseBmp = new Bitmap(original.Width, original.Height, original.PixelFormat);

            for (int i = 0; i < baseBmp.Width; i++)

            {

                for (int j = 0; j < baseBmp.Height; j++)

                {

 

                    baseBmp.SetPixel(i, j, color);

                }

            }

            baseBmp.Save( "4-mask_base.bmp");

 

            var filter = new MaskedFilter( new Merge (baseBmp) , result);

            result = filter.Apply(original);

 

            result.Save( "5-merge_mask_base.bmp");

 

//ok，通过上述几个算法我们终于把想要的不相同的图像抠出来了。 如果图像不相同的区域可以预估， 然后我们再加一个透明度的mask， 就可以去除更多不需要的图像了。

 

      //根据实现预估的区域进行二次掩码处理

                                    var maskAreaBmp = new Bitmap( "mask_area.bmp");

            mask = new MaskedFilter (new Merge(baseWhiteBmp), maskAreaBmp);

            result = mask.Apply(result);

 

            result.Save( "6-second_mask.bmp");

 

//通过上述多种算法组合，我们可以抠出满足我们要求的不相同处的图像了。 接下来就是把找出来的图像和新背景图融合在一起即可。

//融合算法需要考虑实际的两张图的像素， 不是简单的各点像素值的相加或者取最大值。

//此次demo中是继承Aforge.Net中的BaseInPlaceFilter2 ， 然后重写ProcessFilter方法。

//因为上面的大部分是白色区域不想要， 因此基本的合成算法是如果overlay的pixel是白色则用原图的pixel