• 图像分割实战-视频背景替换

    1 . 读取并播放视频

    利用 VideoCapture 类来对视频进行读取显示。有两种读入视频的方法：
    先实例化再初始化 ：
    VideoCapture capture ;
    capture .open(“bike.avi”);

    在实例化的同时进行初始化；
    VideoCapture capture (“bike.avi”);

    例子代码：

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    #include<iostream>
    using namespace cv;
    using namespace std;
    void ()
    {
    	
    	VideoCapture capture("bike.avi");  
    	if (!capture.isOpened())
    	{
    		cout << "could not find the video file...n" << endl;
    	}
    	//循环显示每一帧
    	while (true)
    	{
    		Mat frame;  //定义一个 Mat 变量，用于存储每一帧的图像
    		capture >> frame;  //读取当前帧
    		if (!frame.empty())
    		{
    			imshow("Original Video", frame);  //显示当前帧
    			waitKey(30);  //延时 30ms
    		}
    		else
    		{
    			break;
    		}
    	}
    }

    int main()
    {
    	test();
    	return 0;
    }

    2 . 案例实战

    实现一个视频背景的替换，和上一节的图片背景替换类似，只是把视频分解成一帧一帧读出来进行处理。
    步骤：

    • 分割算法的选择。算法可以选择 GMM 、KMeans 、基于色彩的处理方法、GRB与HSV色彩空间等，这里采用GRB与HSV色彩空间。

    1.png | center | 300x0

    • 背景融合 - 高斯模糊。
    • 遮罩层生成。

    基本流程图：

    2.png | center | 300x0

    例子代码：

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    #include<iostream>
    using namespace cv;
    大专栏  图像分割实战-视频背景替换ord">using namespace std;
    Mat backgrount01;
    Mat replaceAndBiend(Mat &frame, Mat &maskImg);
    void ()
    {
    	backgrount01 = imread("bg_01.jpg");
    	VideoCapture capture("01.mp4");

    	if (!capture.isOpened())
    	{
    		cout << "could not find the video file...n" << endl;
    	}
    	Mat frame,hsvImg,maskImg;
    	int count = 0;
    	namedWindow("Origianl Video", CV_WINDOW_NORMAL);
    	namedWindow("result Video", CV_WINDOW_NORMAL);
    	while (capture.read(frame))
    	{
    		//获取 mask
    		cvtColor(frame, hsvImg, COLOR_BGR2HSV);
    		inRange(hsvImg, Scalar(34, 43, 46), Scalar(155, 255, 255), maskImg);

    		//形态学操作
    		Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3), Point(-1, -1));
    		morphologyEx(maskImg, maskImg, MORPH_CLOSE, kernel);
    		erode(maskImg, maskImg,kernel);
    		GaussianBlur(maskImg, maskImg, Size(3, 3), 0, 0);

    		Mat result = replaceAndBiend(frame, maskImg);
    		char c = waitKey(50);
    		if (c == 27)
    		{
    			break;
    		}
    		imshow("Origianl Video", frame);
    		imshow("result Video", result);
    	}
    }
    //进行通道混合的函数
    Mat replaceAndBiend(Mat &frame, Mat &maskImg)
    {
    	//返回结果图像
    	Mat result = Mat::zeros(frame.size(), frame.type());
    	int h = frame.rows;
    	int w = frame.cols;
    	int dims = frame.channels();

    	int m = 0;
    	double wt = 0;

    	int r = 0, g = 0, b = 0;
    	int r1 = 0, g1 = 0, b1 = 0;
    	int r2 = 0, g2 = 0, b2 = 0;

    	//这次用指针变量图像
    	for (int row = 0; row < h; row++)
    	{
    		uchar *curent = frame.ptr<uchar>(row);
    		uchar *bgrow = backgrount01.ptr<uchar>(row);
    		uchar *maskrow = maskImg.ptr<uchar>(row);
    		uchar *targetrow = result.ptr<uchar>(row);
    		for (int col=0; col < w; col++)
    		{
    			m = *maskrow++;
    			if (m == 255)  //背景
    			{
    				//三个通道都赋予背景的值
    				*targetrow++ = *bgrow++;
    				*targetrow++ = *bgrow++;
    				*targetrow++ = *bgrow++;
    				curent += 3;
    			}
    			else if (m == 0)  //前景
    			{
    				*targetrow++ = *curent++;
    				*targetrow++ = *curent++;
    				*targetrow++ = *curent++;
    				bgrow += 3;
    			}
    			else
    			{
    				b1 = *bgrow++;
    				g1 = *bgrow++;
    				r1 = *bgrow++;

    				b2 = *curent++;
    				g2 = *curent++;
    				r2 = *curent++;

    				//权重
    				wt = m / 255.0;
    				//通道混合
    				b = b1*wt + b2*(1.0 - w);
    				g = g1*wt + g2*(1.0 - w);
    				r = r1*wt + r2*(1.0 - w);

    				*targetrow++ = b;
    				*targetrow++ = g;
    				*targetrow++ = r;
    			}
    		}
    	}
    	return result;
    }
    int main()
    {
    	test();
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }

    效果图：

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    例子图片链接：

    VS+OpenCV安装包链接：
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