Opencv學習：使用Opencv對圖象進行摳圖和濾鏡處理，實現“你的名字”動漫圖片效果

最近接到了一個坑爹題目，是這么要求的：

仿照 《你的名字》，對天壇圖像。src.jpg進行處理。要求

(一)背景（天空）分割，替換后再融合

    在自然界的圖片中，很難出現動漫中大多大多的雲彩。首先需要將背景（天空）分割出來，替換成動漫的天空，並且在很好地融合回去。

    需要實現的技術：1.背景（天空）分割; 2.再融合。

(二)前景色調轉換

    為了實現漫畫中具有卡通意味的前景色調，需要對前面切割下來的前景圖片進行色調轉換。需要實現的技術：3.LUT和色塊制作

幸好網上的例子比較多，老師也給了個例程，現在就一步步來執行

給了兩張圖片，是這個樣子的：

 

 

 

 

 

 

 

 現在需要做得事情就是把雲編程動漫里面那種雲，然后把天壇摳出來換成那樣的雲。

首先要對天壇進行摳圖處理。

給出代碼如下：

 

 

    /************************************************************************/
    /* 1.背景（天空）分割                                                                  */
    /************************************************************************/
    cvtColor(matSrc, temp, COLOR_BGR2HSV);
    split(temp, planes);
    equalizeHist(planes[2], planes[2]);//對v通道進行equalizeHist
    merge(planes, temp);
    inRange(temp, Scalar(100, 43, 46), Scalar(124, 255, 255), temp);
    erode(temp, temp, Mat());//形態學變換，填補內部空洞
    dilate(temp, temp, Mat());
    imshow("kou",temp);

原理是對圖片進行了直方圖均衡化：equalizeHist（），然后根據闕值二元化，白色和黑色。接着進行形態學變換，把天壇的大致輪廓摳圖出來了。

接下來就是把我們的雲彩圖片和這個天壇融合起來了.......

記得要先進行resize，也就是尺寸控制。

    /************************************************************************/
    /* 2.再融合,以1的結果mask，直接將雲圖拷貝過來（之前需要先做尺度變換）                                                                     */
    /************************************************************************/
    //尋找白色區域最大外接矩形的代碼
    VP maxCountour = FindBigestContour(mask);
    Rect maxRect = boundingRect(maxCountour);
    if (maxRect.height == 0 || maxRect.width == 0)
        maxRect = Rect(0, 0, mask.cols, mask.rows);//特殊情況
    matDst = matSrc.clone();
    //注意這里的mask 需要和matCloud同樣尺寸 
    mask = mask(maxRect);
    resize(matCloud, matCloud, maxRect.size());
    //seamless clone
    //中間位置為藍天的背景位置
    Point center = Point((maxRect.x + maxRect.width) / 2, (maxRect.y + maxRect.height) / 2);
    Mat normal_clone;
    Mat mixed_clone;
    Mat monochrome_clone;
    seamlessClone(matCloud, matSrc, mask, center, normal_clone, NORMAL_CLONE);
    seamlessClone(matCloud, matSrc, mask, center, mixed_clone, MIXED_CLONE);
    seamlessClone(matCloud, matSrc, mask, center, monochrome_clone, MONOCHROME_TRANSFER);

這里有幾個問題，第一個是FindBigestContour函數，實在是不太清楚作用

VP FindBigestContour(Mat src) {
    int imax = 0; //代表最大輪廓的序號
    int imaxcontour = -1; //代表最大輪廓的大小
    std::vector<std::vector<Point>>contours;
    findContours(src, contours, CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
    for (int i = 0; i < contours.size(); i++) {
        int itmp = contourArea(contours[i]);//這里采用的是輪廓大小
        if (imaxcontour < itmp) {
            imax = i;
            imaxcontour = itmp;
        }
    }
    return contours[imax];
}

seamlessclone是一種叫做泊松融合的函數，這里用了3種融合方法。

函數原型（C++）：
void inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst)
官方文檔中的解釋：Checks if array elements lie between the elements of two other arrays.即檢查數組元素是否在另外兩個數組元素值之間。這里的數組通常也就是矩陣Mat或向量。請注意：該函數輸出的dst是一幅二值化之后的圖像。

    seamlessClone(matCloud, matSrc, mask, center, normal_clone, NORMAL_CLONE);
    seamlessClone(matCloud, matSrc, mask, center, mixed_clone, MIXED_CLONE);
    seamlessClone(matCloud, matSrc, mask, center, monochrome_clone, MONOCHROME_TRANSFER);

實驗結果如下：

 

 有幾個問題，這三個函數顯示出來的圖象其實效果差不多。是因為什么呢？這就不太清楚了，由於之前的邊緣分析算法設計比較精良的緣故嘛？

接下來進行卡通處理。

代碼如下：

    /************************************************************************/
    /* 3.卡通畫處理                                                            */
    /************************************************************************/
    //雙邊濾波
    bilateralFilter(normal_clone, temp, 5, 10.0, 2.0);
    //彩色直方圖均衡，將RGB圖像轉到YCbCr分量，然后對Y分量上的圖像進行直方圖均衡化
    cvtColor(temp, temp, COLOR_BGR2YCrCb);
    split(temp, planes);
    equalizeHist(planes[0], planes[0]);
    merge(planes, temp);
    cvtColor(temp, temp, COLOR_YCrCb2BGR);
    //提高圖像飽和度
    matDst = EnhanceSaturation(temp);
    imshow("結果圖", matDst);

這里有個秘制小函數叫EnhanceSaturation(),目的是提高圖像的飽和度，這里就不放出來了。

大致的原理是雙邊濾波+彩色直方圖均衡。

最終的結果是這樣