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

news2024/11/23 12:07:18

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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


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这5个堪称每日必看的网站，你都有所了解吗？

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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…
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安全成为大模型的核心；大模型安全的途径：大模型对齐

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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…
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＜项目代码＞YOLOv8 煤矸石识别＜目标检测＞

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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…
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练习LabVIEW第三十题

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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…
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