一. 业务背景
在我们的某项业务中，需要通过自研的智能硬件“自动化”地拍摄一组组手机的照片，这些照片有时候因为光照的因素需要考虑将背景的颜色整体替换掉，然后再呈现给 C 端用户。这时就有背景替换的需求了。
二. 技术实现
使用 OpenCV ，通过传统的图像处理来实现这个需求。
方案一：
首先想到的是使用 K-means 分离出背景色。
大致的步骤如下：
将二维图像数据线性化
使用 K-means 聚类算法分离出图像的背景色
将背景与手机二值化
使用形态学的腐蚀，高斯模糊算法将图像与背景交汇处高斯模糊化
替换背景色以及对交汇处进行融合处理
k-平均算法（英文：k-means clustering）源于信号处理中的一种向量量化方法，现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k-平均聚类的目的是：把 n 个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此即聚类中心）对应的聚类，以之作为聚类的标准。这个问题将归结为一个把数据空间划分为Voronoi cells的问题。
K-means 算法思想为：给定n个数据点{x1,x2,…,xn},找到K个聚类中心{a1,a2,…,aK},使得每个数据点与它最近的聚类中心的距离平方和最小,并将这个距离平方和称为目标函数,记为Wn,其数学表达式为：
K-means 算法基本流程：
初始的 K 个聚类中心。
按照距离聚类中心的远近对所有样本进行分类。
重新计算聚类中心，判断是否退出条件：
两次聚类中心的距离足够小视为满足退出条件；
不退出则重新回到步骤2。
intmain(){ Mat src = imread("test.jpg");if(src.empty()) {printf("could not load image...\n");return-1; } imshow("origin", src);// 将二维图像数据线性化Mat data;for(inti =0; i < src.rows; i++) {//像素点线性排列for(intj =0; j < src.cols; j++) { Vec3b point = src.at(i, j); Mat tmp = (Mat_(1,3) << point[0], point[1], point[2]); data.push_back(tmp); } }// 使用K-means聚类intnumCluster =4; Mat labels; TermCriteria criteria = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT,10,0.1); kmeans(data, numCluster, labels, criteria,4, KMEANS_PP_CENTERS);// 背景与手机二值化Mat mask = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);intindex = src.rows *2+2;//获取点（2，2）作为背景色intcindex = labels.at(index);/* 提取背景特征 */for(introw =0; row < src.rows; row++) {for(intcol =0; col < src.cols; col++) { index = row * src.cols + col;intlabel = labels.at(index);if(label == cindex) {// 背景mask.at(row, col) =0; }else{ mask.at(row, col) =255; } } } imshow("mask", mask);// 腐蚀 + 高斯模糊：图像与背景交汇处高斯模糊化Mat k = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3,3), Point(-1,-1)); erode(mask, mask, k); GaussianBlur(mask, mask, Size(3,3),0,0);// 更换背景色以及交汇处融合处理RNGrng(12345); Vec3b color;//设置的背景色color[0] =255;//rng.uniform(0, 255);color[1] =255;// rng.uniform(0, 255);color[2] =255;// rng.uniform(0, 255);Matresult(src.size(), src.type());doublew =0.0;//融合权重intb =0, g =0, r =0;intb1 =0, g1 =0, r1 =0;intb2 =0, g2 =0, r2 =0;for(introw =0; row < src.rows; row++) {for(intcol =0; col < src.cols; col++) {intm = mask.at(row, col);if(m ==255) { result.at(row, col) = src.at(row, col);// 前景}elseif(m ==0) { result.at(row, col) = color;// 背景}else{/* 融合处理部分 */w = m /255.0; b1 = src.at(row, col)[0]; g1 = src.at(row, col)[1]; r1 = src.at(row, col)[2]; b2 = color[0]; g2 = color[1]; r2 = color[2]; b = b1 * w + b2 * (1.0- w); g = g1 * w + g2 * (1.0- w); r = r1 * w + r2 * (1.0- w); result.at(row, col)[0] = b; result.at(row, col)[1] = g; result.at(row, col)[2] = r; } } } imshow("final", result); waitKey(0);return0;}复制代码
方案二：
方案一的算法并不是对所有手机都有效，对于一些浅色的、跟背景颜色相近的手机，该算法会比较无能为力。
于是换一个思路：
使用 USM 锐化算法对图像增强
再用纯白色的图片作为背景图，和锐化之后的图片进行图像融合。
图像锐化是使图像边缘更加清晰的一种图像处理方法。
USM(Unsharpen Mask) 锐化的算法就是对原图像先做一个高斯模糊，然后用原来的图像减去一个系数乘以高斯模糊之后的图像，然后再把值 Scale 到0～255的 RGB 素值范围之内。基于 USM 锐化的算法可以去除一些细小的干扰细节和噪声，比一般直接使用卷积锐化算子得到的图像锐化结果更加真实可信。
intmain(){ Mat src = imread("./test.jpg");if(src.empty()) {printf("could not load image...\n");return-1; } namedWindow("src", WINDOW_AUTOSIZE); imshow("origin", src); Mat blur_img, usm; GaussianBlur(src, blur_img, Size(0,0),25); addWeighted(src,1.5, blur_img,-0.5,0, usm); imshow("usm", usm); Mat roi = Mat(Size(src.cols,src.rows), CV_8UC3, Scalar(255,255,255)); Mat dst; addWeighted(usm,1.275, roi,0.00015,0, dst); imshow("final", dst); waitKey(0);return0;}复制代码
其中，addWeighted 函数是将两张大小相同、类型相同的图片进行融合。数学公式如下：
dst = src1*alpha + src2*beta + gamma;复制代码
三. 总结
其实，我尝试过用 OpenCV 多种方式实现该功能，也尝试过使用深度学习实现。目前还没有最满意的效果。后续，我会更偏向于使用深度学习来实现该功能。