無縫融合seamlessClone()，調試顏色colorChange()，消除高亮illuminationChange()，紋理扁平化textureFlattening()（OpenCV案例源碼cloning_demo.cpp解讀）

有所更改，參數不求完備，但求實用。源碼參考D:\source\opencv-3.4.9\samples\cpp\cloning_demo.cpp

圖片下載地址 https://github.com/opencv/opencv_extra

此案例圖片具體位置 opencv_extra-master\testdata\cv\cloning。把cloning文件夾放到自己的工程目錄下。

【知識點1】

把一幅圖無縫融合到另一幅圖里，主要是seamlessClone() 的使用。

seamlessClone( InputArray src, InputArray dst, InputArray mask, Point p, OutputArray blend, int flags);

注意需要三幅圖合為一幅圖，src與mask摳圖（邏輯與，尺寸一致），把摳出的圖融合到dst中的p位置處（摳出的圖尺寸≤dst圖）。p位置也是摳出的圖的中心。

3種融合模式flags：NORMAL_CLONE = 1，MIXED_CLONE  = 2，MONOCHROME_TRANSFER = 3

#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    string folder = "cloning/Normal_Cloning/"; //可更換Mixed_Cloning,Monochrome_Transfer目錄
    string original_path1 = samples::findFile(folder + "source1.png");
    string original_path2 = samples::findFile(folder + "destination1.png");
    string original_path3 = samples::findFile(folder + "mask.png");

    Mat source = imread(original_path1, IMREAD_COLOR);
    Mat destination = imread(original_path2, IMREAD_COLOR);
    Mat mask = imread(original_path3, IMREAD_COLOR);

    Mat result;
    Point p;
    p.x = destination.size().width / 2;
    p.y = destination.size().height / 2;

    seamlessClone(source, destination, mask, p, result, NORMAL_CLONE); //可更換MIXED_CLONE，MONOCHROME_TRANSFER

    imshow("Output", result);
    imwrite("cloned.png", result);

    waitKey(0);
    return 0;
}

【知識點2】

對感興趣區域進行顏色調整。如下圖，花朵更鮮艷。主要是colorChange()函數的使用。

#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    string folder = "cloning/color_change/";
    string original_path1 = samples::findFile(folder + "source1.png");
    string original_path2 = samples::findFile(folder + "mask.png");

    Mat source = imread(original_path1, IMREAD_COLOR);
    Mat mask = imread(original_path2, IMREAD_COLOR);

    Mat result;
 colorChange(source, mask, result, 1.5, .5, .5); //mask定位source中的roi區域，調整該區域顏色r，g，b

    imshow("Output", result);
    imwrite("cloned.png", result);

    waitKey(0);
    return 0;
}

【知識點3】

消除高亮區域，illuminationChange()函數的使用。alpha，beta兩個參數共同決定消除高光后圖像的模糊程度（范圍0~2，0比較清晰，2比較模糊）

#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    string folder = "cloning/Illumination_Change/";
    string original_path1 = samples::findFile(folder + "source1.png");
    string original_path2 = samples::findFile(folder + "mask.png");

    Mat source = imread(original_path1, IMREAD_COLOR);
    Mat mask = imread(original_path2, IMREAD_COLOR);

    Mat result;

    illuminationChange(source, mask, result, 0.2f, 0.4f); //消除source中mask鎖定的高亮區域，后兩個參數0-2調整

    imshow("Output", result);
    imwrite("cloned.png", result);

    waitKey(0);
    return 0;
}

【知識點4】

紋理扁平化，邊緣檢測器選取的邊緣越少（選擇性越強），邊緣映射就越稀疏，扁平化效果就越明顯。textureFlattening()函數的使用。

#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    string folder = "cloning/Texture_Flattening/";
    string original_path1 = samples::findFile(folder + "source1.png");
    string original_path2 = samples::findFile(folder + "mask.png");

    Mat source = imread(original_path1, IMREAD_COLOR);
    Mat mask = imread(original_path2, IMREAD_COLOR);

    Mat result;

 textureFlattening(source, mask, result, 30, 45, 3); //對mask鎖定的source中的區域進行紋理扁平化，低閾值，高閾值，核尺寸

    imshow("Output", result);
    imwrite("cloned.png", result);

    waitKey(0);
    return 0;
}

 【原理參考】

https://blog.csdn.net/zhaoyin214/article/details/88196575