基于HSV的背景抠图demo （opencv）绿背扣像

 

效果图：

 

介绍

这是一个比较简易粗糙的抠图demo ,基于HSV进行抠图.

适合用于背景颜色大片相似的情况下.

但因为是demo,所以比较粗糙。

写的过程中翻看了很多博客，所以很多内容都是从大牛博客中学习的

如有相似代码，那基本上都是学习大牛的 哈哈哈  

写这个demo的目的主要是为了获取合适的HSV的值，当作工具来使用的

 

HSV介绍

理论：

• HSV是一种将RGB色彩空间中的点在倒圆锥体中的表示方法。
• HSV即色相(Hue)、饱和度(Saturation)、明度(Value)，又称HSB(B即Brightness)。
• 色相是色彩的基本属性，就是平常说的颜色的名称，如红色、黄色等。
• 饱和度（S）是指色彩的纯度，越高色彩越纯，低则逐渐变灰，取0-100%的数值。
• 明度（V），取0-max(计算机中HSV取值范围和存储的长度有关)。
• HSV颜色空间可以用一个圆锥空间模型来描述。
• 圆锥的顶点处，V=0，H和S无定义，代表黑色。圆锥的顶面中心处V=max，S=0，H无定义，代表白色。如上图。

转换：

•   RGB  ->  HSV   

         设max等于r、g和b中的最大者，min为最小者。对应的HSV空间中的(h,s,v)值为：

         h在0到360°之间，s在0到100%之间，v在0到max之间。

 

•  HSV -> RGB

 

• opencv 里面给我们提供了一种比较便捷的转换方式：

       RGB -> HSV      cvtColor ( RGB, HSV, COLOR_BGR2HSV );

       HSV -> BGR      cvtColor ( HSV, BGR, COLOR_HSV2BGR );

 

具体内容 

• 读取配置文件中目的图片和背景图片的地址
• 读取图片后判断是否成功

  Frame = imread(Add);
  Back = imread(BAdd);
  if (Frame.empty() || Back.empty())
  	{
  		cout << "Frame/Back read Failed !" << endl;
  		system("pause");
  		return -1;
  	}

   

• 创建滑条 窗口等准备工作

  namedWindow(WIN);
  createTrackbar("Huemin", WIN, &h, hsvMax);
  createTrackbar("Huemax", WIN, &h2, hsvMax);
  createTrackbar("Saturationmin", WIN, &s, hsvMax);
  createTrackbar("Valuemin", WIN, &v, hsvMax);

   

• 目标图片转成HSV格式

  cvtColor(Frame, Hsv, COLOR_BGR2HSV);

   

• 处理图片

  //颜色范围，将结果存在mask中  
  inRange(Hsv, Scalar(h, s, v), Scalar(h2, 255, 255), Mask);
  
  //对视频的每一帧的图像与背景进行混合处理 ,返回结果给result 
  Mat result = BlendFrame(Frame, Mask);
  
  string print = format(" Huemin = %d\n 
                          Huemax = %d\n 
                          Saturationmin = %d\n 
                          Valuemin =%d\n\n\n", h, h2, s, v);
  
  cout << print.c_str() << endl;
  imshow("mask", Mask);
  imshow(WIN, result);

   

• 每一帧进行图像混合

  //创建一张结果图  
  cv::Mat result = cv::Mat(frame.size(), frame.type());
  //图像的高 宽 与通道数  
  int height = result.rows;
  int width = result.cols;
  int channels = result.channels();
  //mask的像素值  
  int m = 0;
  //融合的比例  
  double wt = 0;
  //输出的像素 
  int r = 0, g = 0, b = 0; 
  int r1 = 0, g1 = 0, b1 = 0;
  int r2 = 0, g2 = 0, b2 = 0;
  
  

   

• 通过图像的宽高进行循环混合

  //读取mask的像素值 
  m = *pmask++;

   

• 判断是否前景背景

  //如果是背景的话  
  if (m == 255)
  {
      //进行三个通道的赋值  
  	*presult++ = *pbg++;
  	*presult++ = *pbg++;
  	*presult++ = *pbg++;
      //将frame的图像的像素的通道也移动单个保持一致 
  	pframe += 3; 
  }
  //如果是前景的话  
  else if (m == 0)
  {
  	//进行三个通道的赋值  
  	*presult++ = *pframe++;
  	*presult++ = *pframe++;
  	*presult++ = *pframe++;
      //将frame的图像的像素的通道也移动单个保持一致  
  	pbg += 3;
  }

   

• 其余的情况下

  //背景图每个像素的三个通道  
  b1 = *pbg++;
  g1 = *pbg++;
  r1 = *pbg++;
  
  //每一帧每一个像素的三个通道  
  b2 = *pframe++;
  g2 = *pframe++;
  r2 = *pframe++;
  
  // 权重  
  wt = m / 255.0;
  
  // 混合  
  b = b1*wt + b2*(1.0 - wt);
  g = g1*wt + g2*(1.0 - wt);
  r = r1*wt + r2*(1.0 - wt);
  
  *presult++ = b;
  *presult++ = g;
  *presult++ = r;

   

• 可以再写一个输出，调整到满意的图像后把该图像的HSV导出，就能实现一个获取目标图像HSV的工具的功能啦

 

运行结果图 分别是原图  背景图  Mask  结果图：

 

 

备注：

1. 背景大小要与目标图片一致。
2. 处理图片时写成循环方便调整。
3. 处理HSV图像的时候，可以做一些边缘模糊，这样融合后不会太突兀，但是因为时个demo 所以这个版本里就没写。

 

 demo地址：https://download.csdn.net/download/weixin_41794771/11632053

以上为学习笔记。