作者:翟天保Steven
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在对图像进行处理时,经常会有这类需求:想对感兴趣区域进行掩膜处理,只操作掩膜内数据,此时需要搭配掩膜绘制功能,并在绘制过程中希望能区分掩膜区和非掩膜区;除了掩膜本身的线条以外,还希望掩膜内图像是原色,掩膜外图像的颜色进行一定调整;通常可以采用图像透明化或者色彩单通道加深的方式实现。
比如对三通道的图像,可以将掩膜外数据的红通道数值提高,此时该部分图像就会偏红色,如下图1所示。
但是针对灰度图,因为图像数据本身就是单通道的,就不能借用颜色通道或者透明通道了;有一个基础的办法是将非掩膜区数据同时加减某个数值,这种方法简单但有一个弊端,比如我加了50,那原图200-255之间的数值都将变为255,这样就损坏了原图的某些特征信息。为此,我们采用非线性的算法将其进行较为合理的数值调整。
下面介绍具体实现流程。
1)构造非线性参数。其中n为函数输入的参数,范围在-100到100;a、b、k为算法参数,公式见下。
n = min(max(n, -100), 100);
int k = 4;
float b = n / 100.f / k;
float a = 1.0f + k * b;
2)参照上式,对掩膜外数据进行如下处理。
float temp = pow(float(in[j]) / 255.f, 1.0f / a) * (1.0 / (1 + b));
3)temp的数值需要进行校准,因为灰度值如果是uchar型,范围在0-255之间,校准后乘上255,即可得到算法计算的结果。
if (temp > 1.0f)
temp = 1.0f;
if (temp < 0.0f)
temp = 0.0f;
uchar utemp = uchar(255 * temp);
r[j] = utemp;
4)掩膜内数值保持不变。
r[j] = in[j];
5)输出图像,完成。
// 灰度图蒙版
cv::Mat GrayMask(cv::Mat input, cv::Mat mask, int n)
{
// 通道判断
if (input.channels() != 1)
{
return input;
}
// 非线性参数
// 当n=100时,非掩膜区呈灰色;当n=0时,非掩膜区无变化;当n=-100时,非掩膜区黑色
// n越小,非掩膜区越暗,n越大,非掩膜区越灰
// 目的是区分非掩膜区和掩膜区
n = min(max(n, -100), 100);
int k = 4;
float b = n / 100.f / k;
float a = 1.0f + k * b;
// 蒙版处理
cv::Mat result = cv::Mat::zeros(input.size(), input.type());
for (int i = 0; i < input.rows; ++i)
{
uchar *m = mask.ptr(i);
uchar *in = input.ptr(i);
uchar *r = result.ptr(i);
for (int j = 0; j < input.cols; ++j)
{
if (m[j] == 0)
{
float temp = pow(float(in[j]) / 255.f, 1.0f / a) * (1.0 / (1 + b));
if (temp > 1.0f)
temp = 1.0f;
if (temp < 0.0f)
temp = 0.0f;
uchar utemp = uchar(255 * temp);
r[j] = utemp;
}
else {
r[j] = in[j];
}
}
}
return result;
}
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
cv::Mat GrayMask(cv::Mat input, cv::Mat mask, int n);
int main()
{
// 读取灰度图
cv::Mat src = imread("1.png",0);
// 绘制掩膜
cv::Mat mask = cv::Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);
cv::circle(mask, cv::Point(src.cols / 2, src.rows / 2), 100, cv::Scalar(255), -1);
// 灰度图蒙版
cv::Mat result = GrayMask(src, mask, 100);
// 结果显示
imshow("src", src);
imshow("result", result);
waitKey(0);
system("pause");
return 0;
}
// 灰度图蒙版
cv::Mat GrayMask(cv::Mat input, cv::Mat mask, int n)
{
// 通道判断
if (input.channels() != 1)
{
return input;
}
// 非线性参数
// 当n=100时,非掩膜区呈灰色;当n=0时,非掩膜区无变化;当n=-100时,非掩膜区黑色
// n越小,非掩膜区越暗,n越大,非掩膜区越灰
// 目的是区分非掩膜区和掩膜区
n = min(max(n, -100), 100);
int k = 4;
float b = n / 100.f / k;
float a = 1.0f + k * b;
// 蒙版处理
cv::Mat result = cv::Mat::zeros(input.size(), input.type());
for (int i = 0; i < input.rows; ++i)
{
uchar *m = mask.ptr(i);
uchar *in = input.ptr(i);
uchar *r = result.ptr(i);
for (int j = 0; j < input.cols; ++j)
{
if (m[j] == 0)
{
float temp = pow(float(in[j]) / 255.f, 1.0f / a) * (1.0 / (1 + b));
if (temp > 1.0f)
temp = 1.0f;
if (temp < 0.0f)
temp = 0.0f;
uchar utemp = uchar(255 * temp);
r[j] = utemp;
}
else {
r[j] = in[j];
}
}
}
return result;
}
如果函数有什么可以改进完善的地方,非常欢迎大家指出,一同进步何乐而不为呢~
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