LearnOpencv进阶系列一之Alpha通道混合

图像通道介绍

图像在计算机中是以数字矩阵形式存储的，我们常见的图像是JPEG格式，后缀为JPEG或者JPG，此种图像对应的矩阵有三个通道，代表着每个像素有R红，G绿，B蓝三个颜色分量。另一种常见的无损压缩图像格式为PNG，不同于JPEG，此格式的图像在计算机中有四个通道，第四个通道Alpha代表透明度。本文要做的就是将一个PNG图像的前景(RGB通道部分叠加到另一个背景图像上，类似于PS的抠图操作)

如何利用OpenCV实现？

下面来看下代码实现部分，首先是python的实现：

import numpy as np
import cv2

foreGroundImage = cv2.imread("foreGroundAsset.png",-1)

## 先将通道分离
b,g,r,a = cv2.split(foreGroundImage)

#得到PNG图像前景部分，在这个图片中就是除去Alpha通道的部分
foreground = cv2.merge((b,g,r))

#得到PNG图像的alpha通道，即alpha掩模
alpha = cv2.merge((a,a,a))



background = cv2.imread("backGround.jpg")

#因为下面要进行乘法运算故将数据类型设为float，防止溢出
foreground = foreground.astype(float)
background = background.astype(float)

cv2.imwrite("alpha.jpg",alpha)
#将alpha的值归一化在0-1之间，作为加权系数
alpha = alpha.astype(float)/255

cv2.imshow("alpha",alpha)
cv2.waitKey(0)

#将前景和背景进行加权，每个像素的加权系数即为alpha掩模对应位置像素的值，前景部分为1，背景部分为0
foreground = cv2.multiply(alpha,foreground)
background = cv2.multiply(1-alpha,background)

outImage = foreground + background

cv2.imwrite("outImage.jpg",outImage)

cv2.imshow("outImg",outImage/255)
cv2.waitKey(0)

同样，给出C++的实现代码：

#include opencv2/opencv.hpp
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
    // 读图像
    Mat foreground = imread("puppets.png");
    Mat background = imread("ocean.png");
    Mat alpha = imread("puppets_alpha.png");    
    // 为做乘法不溢出，将格式转换为32F的，代表32维浮点数
    foreground.convertTo(foreground, CV_32FC3);
    background.convertTo(background, CV_32FC3);
    // 将alpha掩模的值归一化在0-1之间
    alpha.convertTo(alpha, CV_32FC3, 1.0/255); // 
    // 保存合成图像
    Mat ouImage = Mat::zeros(foreground.size(), foreground.type());
    // 前景乘以alpha
    multiply(alpha, foreground, foreground); 
    // 背景乘以1-alpha
    multiply(Scalar::all(1.0)-alpha, background, background); 
    // 相加
    add(foreground, background, ouImage);
    // 显示图像
    imshow("alpha blended image", ouImage/255);
    waitKey(0);   
    return 0;
}

结果示意：

结语&下一章预告

本节的内容比较简单，下一节介绍如何检测图像中具有的特殊色块，比如一块橡皮之类的东西。

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