OpenCV开发笔记（八十二）：两图拼接使用渐进色蒙版场景过渡缝隙

news2024/11/6 5:28:54

若该文为原创文章，转载请注明原文出处
本文章博客地址：https://hpzwl.blog.csdn.net/article/details/143432922

长沙红胖子Qt（长沙创微智科）博文大全：开发技术集合（包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV、OpenGL、ffmpeg、OSG、单片机、软硬结合等等）持续更新中…

OpenCV开发专栏（点击传送门）

上一篇：《OpenCV开发笔记（八十一）：通过棋盘格使用鱼眼方式标定相机内参矩阵矫正摄像头图像》
下一篇：持续补充中…


前言

  对于图像拼接，前面探讨了通过基于Stitcher进行拼接过渡和基于特征点进行拼接过渡，这2个过渡的方式是摄像头拍摄角度和方向不应差距太大。
  对于特定的场景，本身摄像头拍摄角度差距较大，拉伸变换后也难做到完美的缝隙拼接，这个时候使用渐近过渡反倒是最好的。


Demo

  单独蒙版
   在这里插入图片描述

  在这里插入图片描述

  在这里插入图片描述

  在这里插入图片描述

  蒙版过渡，这里只是根据图来，其实可对每个像素对于第一张图为系数k，而第二张为255-k，实现渐近过渡。
  在这里插入图片描述

  在这里插入图片描述

  在这里插入图片描述

  在这里插入图片描述

  直接使用第一张蒙版优化
  在这里插入图片描述

  在这里插入图片描述

  在这里插入图片描述


准本蒙版

  蒙版可以混合，也可以分开，为了让读者更好的深入理解原理，这里都使用：
  找个工具，造单色渐进色，红色蒙版，只是r通道，bga都为0
  在这里插入图片描述

  （注意：使用rgba四通道）
  在这里插入图片描述

  （上面这张图，加了边框，导致了“入坑二”打印像素值不对）
  在这里插入图片描述

  由于工具渐进色无法叠层，这个工具无法实现rgba不同向渐进色再一张图（横向、纵向、斜向），更改了方式，每个使用一张图：
  为了方便，不管a通道了，直接a为100%（255）。
  在这里插入图片描述

  再弄另外一个通道的：
  在这里插入图片描述

  在这里使用工具就只能单独一张了：
  在这里插入图片描述


一个蒙版图的过渡实例

步骤一：打开图片和蒙版

  在这里插入图片描述

   cv::Mat matLeft = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/29.jpg");
    cv::Mat matRight = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/30.jpg");
    cv::Mat matMask1 = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/37.png", cv::IMREAD_UNCHANGED);
    cv::Mat matMask2 = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/38.png", cv::IMREAD_UNCHANGED);
    cv::Mat matMask3 = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/39.png", cv::IMREAD_UNCHANGED);
    cv::Mat matMask4 = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/40.png", cv::IMREAD_UNCHANGED);

步骤二：将蒙版变成和原图一样大小

  在这里插入图片描述

    cv::resize(matLeft, matLeft, cv::Size(0, 0), 0.5, 0.5);
    cv::resize(matRight, matRight, cv::Size(0, 0), 0.5, 0.5);
    cv::resize(matMask1, matMask1, cv::Size(matLeft.cols, matLeft.rows));
    cv::resize(matMask2, matMask2, cv::Size(matLeft.cols, matLeft.rows));
    cv::resize(matMask3, matMask3, cv::Size(matLeft.cols, matLeft.rows));
    cv::resize(matMask4, matMask4, cv::Size(matLeft.cols, matLeft.rows));

步骤三：底图

  由于两张图虽然是同样大小，但是其不是按照整体拼接后的大小，所以需要假设一个拼接后的大小的底图。
  在这里插入图片描述

    // 底图，扩大500横向，方便移动
    cv::Mat matResult = cv::Mat(matLeft.rows, matLeft.cols + 500, CV_8UC3);

步骤四：原图融合

  在这里插入图片描述

        // 副本，每次都要重新清空来调整
        cv::Mat matResult2 = matResult.clone();
#if 1
        // 第一张图，直接比例赋值，因为底图为0
        for(int row = 0; row < matLeft.rows; row++)
        {
            for(int col = 0; col < matLeft.cols; col++)
            {
                double r = matMask1.at<cv::Vec4b>(row, col)[2] / 255.0f;
//                double r = matMask2.at<cv::Vec4b>(row, col)[1] / 255.0f;
//                double r = matMask3.at<cv::Vec4b>(row, col)[0] / 255.0f;
//                double r = matMask4.at<cv::Vec4b>(row, col)[0] / 255.0f;
                matResult2.at<cv::Vec3b>(row, col)[0] = (matLeft.at<cv::Vec3b>(row, col)[0] * r);
                matResult2.at<cv::Vec3b>(row, col)[1] = (matLeft.at<cv::Vec3b>(row, col)[1] * r);
                matResult2.at<cv::Vec3b>(row, col)[2] = (uchar)(matLeft.at<cv::Vec3b>(row, col)[2] * r);
            }
        }
#endif

步骤五：另外一张图的融合

  在这里插入图片描述

#if 1
        // 第二张图，加法，因为底图为原图了
        for(int row = 0; row < matRight.rows; row++)
        {
            for(int col = 0; col < matRight.cols; col++)
            {
                double g = matMask2.at<cv::Vec4b>(row, col)[1] / 255.0f;
                // 偏移了x坐标
                matResult2.at<cv::Vec3b>(row, col + x)[0] += matRight.at<cv::Vec3b>(row, col)[0] * g;
                matResult2.at<cv::Vec3b>(row, col + x)[1] += matRight.at<cv::Vec3b>(row, col)[1] * g;
                matResult2.at<cv::Vec3b>(row, col + x)[2] += matRight.at<cv::Vec3b>(row, col)[2] * g;
            }
        }
#endif

步骤六（与步骤五互斥）：优化的融合

  在这里插入图片描述

#if 1
        // 第二张图，加法，因为底图为原图了（优化）
        for(int row = 0; row < matRight.rows; row++)
        {
            for(int col = 0; col < matRight.cols; col++)
            {
                double r2;
                if(x + col <= matLeft.cols)
                {
                    r2 = (255 - matMask1.at<cv::Vec4b>(row, col + x)[2]) / 255.0f;
                }else{
                    r2 = 1.0f;
                }
                // 偏移了x坐标
                matResult2.at<cv::Vec3b>(row, col + x)[0] += matRight.at<cv::Vec3b>(row, col)[0] * r2;
                matResult2.at<cv::Vec3b>(row, col + x)[1] += matRight.at<cv::Vec3b>(row, col)[1] * r2;
                matResult2.at<cv::Vec3b>(row, col + x)[2] += matRight.at<cv::Vec3b>(row, col)[2] * r2;
            }
        }
#endif

函数原型

  手码的像素算法，没有什么高级函数。


Demo源码

void OpenCVManager::testMaskSplicing()
{
    cv::Mat matLeft = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/29.jpg");
    cv::Mat matRight = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/30.jpg");
    cv::Mat matMask1 = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/37.png", cv::IMREAD_UNCHANGED);
    cv::Mat matMask2 = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/38.png", cv::IMREAD_UNCHANGED);
    cv::Mat matMask3 = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/39.png", cv::IMREAD_UNCHANGED);
    cv::Mat matMask4 = cv::imread("D:/qtProject/openCVDemo/openCVDemo/modules/openCVManager/images/40.png", cv::IMREAD_UNCHANGED);

#if 0
    // 打印通道数和数据类型
    // ..\openCVDemo\modules\openCVManager\OpenCVManager.cpp 9166 "2024-10-31 20:07:42:619" 4 24 24
    LOG << matMask.channels() << matMask.type() << CV_8UC4; // 4 24
    // 打印mask蒙版行像素，隔一定行数打一次
    for(int row = 0; row < matMask.rows; row += 10)
    {
        for(int col = 100; col < matMask.cols; col++)
        {
            int r = matMask.at<cv::Vec4b>(row, col)[2];
            int g = matMask.at<cv::Vec4b>(row, col)[1];
            int b = matMask.at<cv::Vec4b>(row, col)[0];
            int a = matMask.at<cv::Vec4b>(row, col)[3];
            LOG << "row:" << row << ", col:" << col << "r(rgba):" << r << g << b << a;
            break;
        }
    }
#endif

    // 图片较大，缩为原来的0.5倍
    cv::resize(matLeft, matLeft, cv::Size(0, 0), 0.5, 0.5);
    cv::resize(matRight, matRight, cv::Size(0, 0), 0.5, 0.5);
    cv::resize(matMask1, matMask1, cv::Size(matLeft.cols, matLeft.rows));
    cv::resize(matMask2, matMask2, cv::Size(matLeft.cols, matLeft.rows));
    cv::resize(matMask3, matMask3, cv::Size(matLeft.cols, matLeft.rows));
    cv::resize(matMask4, matMask4, cv::Size(matLeft.cols, matLeft.rows));
    // 底图，扩大500横向，方便移动
    cv::Mat matResult = cv::Mat(matLeft.rows, matLeft.cols + 500, CV_8UC3);

    // 第一张图
    int key = 0;
    int x = 0;
    while(true)
    {
        // 副本，每次都要重新清空来调整
        cv::Mat matResult2 = matResult.clone();
#if 1
        // 第一张图，直接比例赋值，因为底图为0
        for(int row = 0; row < matLeft.rows; row++)
        {
            for(int col = 0; col < matLeft.cols; col++)
            {
                double r = matMask1.at<cv::Vec4b>(row, col)[2] / 255.0f;
//                double r = matMask2.at<cv::Vec4b>(row, col)[1] / 255.0f;
//                double r = matMask3.at<cv::Vec4b>(row, col)[0] / 255.0f;
//                double r = matMask4.at<cv::Vec4b>(row, col)[0] / 255.0f;
                matResult2.at<cv::Vec3b>(row, col)[0] = (matLeft.at<cv::Vec3b>(row, col)[0] * r);
                matResult2.at<cv::Vec3b>(row, col)[1] = (matLeft.at<cv::Vec3b>(row, col)[1] * r);
                matResult2.at<cv::Vec3b>(row, col)[2] = (uchar)(matLeft.at<cv::Vec3b>(row, col)[2] * r);
            }
        }
#endif
#if 0
        // 第二张图，加法，因为底图为原图了
        for(int row = 0; row < matRight.rows; row++)
        {
            for(int col = 0; col < matRight.cols; col++)
            {
                double g = matMask2.at<cv::Vec4b>(row, col)[1] / 255.0f;
                // 偏移了x坐标
                matResult2.at<cv::Vec3b>(row, col + x)[0] += matRight.at<cv::Vec3b>(row, col)[0] * g;
                matResult2.at<cv::Vec3b>(row, col + x)[1] += matRight.at<cv::Vec3b>(row, col)[1] * g;
                matResult2.at<cv::Vec3b>(row, col + x)[2] += matRight.at<cv::Vec3b>(row, col)[2] * g;
            }
        }
#endif
#if 1
        // 第二张图，加法，因为底图为原图了（优化）
        for(int row = 0; row < matRight.rows; row++)
        {
            for(int col = 0; col < matRight.cols; col++)
            {
                double r2;
                if(x + col <= matLeft.cols)
                {
                    r2 = (255 - matMask1.at<cv::Vec4b>(row, col + x)[2]) / 255.0f;
                }else{
                    r2 = 1.0f;
                }
                // 偏移了x坐标
                matResult2.at<cv::Vec3b>(row, col + x)[0] += matRight.at<cv::Vec3b>(row, col)[0] * r2;
                matResult2.at<cv::Vec3b>(row, col + x)[1] += matRight.at<cv::Vec3b>(row, col)[1] * r2;
                matResult2.at<cv::Vec3b>(row, col + x)[2] += matRight.at<cv::Vec3b>(row, col)[2] * r2;
            }
        }
#endif

//        cv::imshow("matMask1", matMask1);
//        cv::imshow("matLeft", matLeft);
        cv::imshow("matResult2", matResult2);
        key = cv::waitKey(0);
        if(key == 'a')
        {
            x--;
            if(x < 0)
            {
                x = 0;
            }
        }else if(key == 'd')
        {
            x++;
            if(x + matRight.cols > matResult2.cols)
            {
                x = matResult2.cols - matRight.cols;
            }
        }else if(key == 'q')
        {
            break;
        }
    }
}

工程模板v1.72.0

  在这里插入图片描述


入坑

入坑一：读取通道rgba失败

问题：读取通道rgba失败

  在这里插入图片描述

原因

  是uchar，转换成byte，而不是int
  在这里插入图片描述

解决

  在这里插入图片描述

  在这里插入图片描述

入坑二：读取通道一直是0，0，0，255

问题

  读取通道一直是0，0，0，255。
  在这里插入图片描述

原因

  弄了张图，还是255，然后发现是为了截图更清楚，弄了个边框，而我们打印正好是打印了0位置。
  在这里插入图片描述

  在这里插入图片描述

解决

  最终是要去掉边框，没边框就是空看不出，如下图：
  在这里插入图片描述

  在这里插入图片描述

入坑三：过渡有黑线赋值不对

问题

  直接位置赋值，出现条纹
  在这里插入图片描述

  在这里插入图片描述

原因

  类型是vec4b
  在这里插入图片描述

解决

  在这里插入图片描述

  在这里插入图片描述

入坑四：原图融合比例有黑线

问题

  在这里插入图片描述

原因

  跟上面一样，mask蒙版是rgba的，需要vec4b
  在这里插入图片描述

解决

  在这里插入图片描述

  在这里插入图片描述


上一篇：《OpenCV开发笔记（八十一）：通过棋盘格使用鱼眼方式标定相机内参矩阵矫正摄像头图像》
下一篇：持续补充中…


本文章博客地址：https://hpzwl.blog.csdn.net/article/details/143432922

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/2230069.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

数字IC后端实现之Innovus Place跑完density爆涨案例分析

数字IC后端实现之Innovus Place跑完density爆涨案例分析

下图所示为咱们社区a7core后端训练营学员的floorplan。 数字IC后端实现 | Innovus各个阶段常用命令汇总 该学员跑placement前density是59.467%&#xff0c;但跑完place后density飙升到87.68%。 仔细查看place过程中的log就可以发现Density一路飙升&#xff01; 数字IC后端物…
阅读更多...
一文总结AI智能体与传统RPA机器人的16个关键区别

一文总结AI智能体与传统RPA机器人的16个关键区别

基于LLM的AI Agent&#xff08;智能体&#xff09;与**RPA&#xff08;机器人流程自动化&#xff0c;Robotic Process Automation&#xff09;**两种技术在自动化任务领域中扮演着至关重要的角色。AI智能体能够借助LLM拥有极高的灵活性&#xff0c;可以实时理解和响应环境的变化…
阅读更多...
ES（2）（仅供自己参考）

ES（2）（仅供自己参考）

Java代码的索引库&#xff1a; package cn.itcast.hotel;import lombok.AccessLevel; import org.apache.http.HttpHost; import org.elasticsearch.action.admin.indices.delete.DeleteIndexRequest; import org.elasticsearch.client.RequestOptions; import org.elasticsea…
阅读更多...
【机器学习】24. 聚类-层次式 Hierarchical Clustering

【机器学习】24. 聚类-层次式 Hierarchical Clustering

1. 优势和缺点 优点&#xff1a; 无需提前指定集群的数量 通过对树状图进行不同层次的切割&#xff0c;可以得到所需数量的簇。树状图提供了一个有用的可视化-集群过程的可解释的描述树状图可能揭示一个有意义的分类 缺点&#xff1a; 计算复杂度较大, 限制了其在大规模数据…
阅读更多...
Rust 力扣 - 2379. 得到 K 个黑块的最少涂色次数

Rust 力扣 - 2379. 得到 K 个黑块的最少涂色次数

文章目录 题目描述题解思路题解代码题目链接 题目描述 题解思路 本题可以转换为求长度为k的子数组中白色块的最少数量 我们遍历长度为k的窗口&#xff0c;我们只需要记录窗口内的白色块的数量即可&#xff0c;遍历过程中刷新白色块的数量的最小值 题解代码 impl Solution {…
阅读更多...
Git创建和拉取项目分支的应用以及Gitlab太占内存，如何配置降低gitlab内存占用进行优化

Git创建和拉取项目分支的应用以及Gitlab太占内存，如何配置降低gitlab内存占用进行优化

一、Git创建和拉取项目分支的应用 1. 关于git创建分支&#xff0c; git创建分支&#xff0c;可以通过git管理平台可视化操作创建&#xff0c;也可以通过git bash命令行下创建&#xff1a; A. 是通过git管理平台创建&#xff1a; 进入gitlab管理平台具体的目标项目中&#xff…
阅读更多...
ubuntu-开机黑屏问题快速解决方法

ubuntu-开机黑屏问题快速解决方法

开机黑屏一般是由于显卡驱动出现问题导致。 快速解决方法&#xff1a; 通过ubuntu高级选项->recovery模式->resume->按esc即可进入recovery模式&#xff0c;进去后重装显卡驱动&#xff0c;重启即可解决。附加问题&#xff1a;ubuntu的默认显示管理器是gdm3,如果重…
阅读更多...
《高频电子线路》 —— 反馈型振荡器

《高频电子线路》 —— 反馈型振荡器

文章内容来源于【中国大学MOOC 华中科技大学通信&#xff08;高频&#xff09;电子线路精品公开课】&#xff0c;此篇文章仅作为笔记分享。 反馈型振荡器基本工作原理 振荡器分类 自激&#xff1a;没有信号输入他激&#xff1a;有信号输入RC振荡器主要产生低频的正弦波&#x…
阅读更多...
unity发布webGL

unity发布webGL

1.安装WebGL板块 打开unity&#xff0c;进入该界面&#xff0c;然后选择圈中图标 选择添加模块 选择下载WebGL Build Support 2.配置项目设置 打开一个unity项目&#xff0c;如图进行选择 如图进行操作 根据自己的情况进行配置&#xff08;也可直接点击构建和运行&#xff09…
阅读更多...
nodejs批量修改word文档目录样式

nodejs批量修改word文档目录样式

工作中遇到一个需求：写个nodejs脚本，对word文档（1000+个）的目录页面进行美化。实现过程遇到不少麻烦，在此分享下。 整体思路 众所周知，Docx格式的Word文档其实是个以xml文件为主的zip压缩包，所以，页面美化整体思路是：先将文档后缀名改为zip并解压到本地，然后将关键的…
阅读更多...
c++仿函数--通俗易懂

c++仿函数--通俗易懂

1.仿函数是什么 仿函数也叫函数对象&#xff0c;是一种可以像函数一样被调用的对象。从编程实现的角度看&#xff0c;它是一个类&#xff0c;不过这个类重载了函数调用运算符() class Add { public:int operator()(int a, int b) {return a b;} }; 注意&#xff1a;使用的时…
阅读更多...
玩转Docker | Docker基础入门与常用命令指南

玩转Docker | Docker基础入门与常用命令指南

玩转Docker | Docker基础入门与常用命令指南 引言基本概念help帮助信息常用命令管理镜像运行容器构建镜像其他Docker命令整理结语引言 Docker 是一种开源的应用容器引擎，它允许开发者将应用程序及其依赖打包进一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上。这大大简…
阅读更多...
【机器学习】22. 聚类cluster - K-means

【机器学习】22. 聚类cluster - K-means

聚类cluster - K-means 1. 定义2. 测量数据点之间的相似性3. Centroid and medoid4. Cluster之间距离的测量方式5. 聚类算法的类别6. K-mean7. 如何解决中心初始化带来的影响8. K-means问题&#xff1a;处理空集群9. 离群值的问题10. Bisecting K-means&#xff08;二分K-means…
阅读更多...
wsl2.0（windows linux子系统）使用流程

wsl2.0（windows linux子系统）使用流程

1.什么是wsl wsl指的是windows的linux子系统&#xff0c;最初是wsl1.0&#xff0c;靠windows内核来模拟linux内核&#xff0c;并不运行真正的linux内核&#xff0c;所以有时会有兼容性的问题。 而wsl2.0是基于windows自带的虚拟机功能hyper-v的&#xff0c;它会把设备上的每个…
阅读更多...
大数据新视界 -- 大数据大厂之数据质量管理全景洞察：从荆棘挑战到辉煌策略与前沿曙光

大数据新视界 -- 大数据大厂之数据质量管理全景洞察：从荆棘挑战到辉煌策略与前沿曙光

&#x1f496;&#x1f496;&#x1f496;亲爱的朋友们&#xff0c;热烈欢迎你们来到 青云交的博客&#xff01;能与你们在此邂逅&#xff0c;我满心欢喜&#xff0c;深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代&#xff0c;我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而 我的…
阅读更多...
硅谷甄选（11）角色管理

硅谷甄选（11）角色管理

角色管理模块 10.1 角色管理模块静态搭建 还是熟悉的组件&#xff1a;el-card、el-table 、el-pagination、el-form <template><el-card><el-form :inline"true" class"form"><el-form-item label"职位搜索"><el-…
阅读更多...
这5个堪称每日必看的网站，你都有所了解吗？

这5个堪称每日必看的网站，你都有所了解吗？

身为一名出色的UI设计师&#xff0c;能够迅速捕捉灵感、始终保持敏锐的审美眼光以及时刻洞悉行业动态&#xff0c;无疑是必备的职业素养与技能。今儿个小编就特意为各位小伙伴精心梳理了一些UI设计师绝对不容错过的绝佳网站哦。通过浏览这些网站&#xff0c;大家可以第一时间掌…
阅读更多...
安全成为大模型的核心；大模型安全的途径：大模型对齐

安全成为大模型的核心；大模型安全的途径：大模型对齐

目录 安全成为大模型的核心 大模型安全的途径：大模型对齐 人类反馈强化学习（RLHF） 直接偏好优化（DPO） 安全成为大模型的核心 大模型安全的途径：大模型对齐 大模型对齐技术（Alignment Techniques for Large Language Models）是确保大规模语言模型（例如GPT-4）的输…
阅读更多...
＜项目代码＞YOLOv8 煤矸石识别＜目标检测＞

＜项目代码＞YOLOv8 煤矸石识别＜目标检测＞

YOLOv8是一种单阶段&#xff08;one-stage&#xff09;检测算法&#xff0c;它将目标检测问题转化为一个回归问题&#xff0c;能够在一次前向传播过程中同时完成目标的分类和定位任务。相较于两阶段检测算法&#xff08;如Faster R-CNN&#xff09;&#xff0c;YOLOv8具有更高的…
阅读更多...
练习LabVIEW第三十题

练习LabVIEW第三十题

学习目标&#xff1a; 刚学了LabVIEW&#xff0c;在网上找了些题&#xff0c;练习一下LabVIEW&#xff0c;有不对不好不足的地方欢迎指正&#xff01; 第三十题&#xff1a; 用labview写一个获取当前系统时间的程序 开始编写&#xff1a; 前面板添加一个字符串显示控件&am…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023