Opencv图像分割小案例 --- 绿幕背景视频抠图

基于HSV色彩空间的实时背景替换：

注：新更换的背景图必须和原视频的背景图尺寸一样。

相关API：

1. inRange()函数

opencv中的inRange()函数可实现二值化功能（这点类似threshold()函数），更关键的是可以同时

针对多通道进行操作，使用起来非常方便！主要是将在两个阈值内的像素值设置为白色（255），

而不在阈值区间内的像素值设置为黑色（0），该功能类似于之间所讲的双阈值化操作。

函数原型（C++）：

    void inRange(InputArray src, InputArray lowerb,InputArray upperb, OutputArray dst);

参数解释：

参数1：输入要处理的图像，可以为单通道或多通道。
参数2：包含下边界的数组或标量。
参数3：包含上边界数组或标量。
参数4：输出图像，与输入图像src 尺寸相同且为CV_8U 类型。

请注意：该函数输出的dst是一幅二值化之后的图像。

代码演示：

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace std;
using namespace cv;Mat replace_and_blend(Mat &frame, Mat &mask);
Mat background_01;
Mat background_02;int main(int argc, char** argv)
{background_01 = imread("E:/技能学习/opencv图像分割/bg_01.jpg");background_02 = imread("E:/技能学习/opencv图像分割/bg_02.jpg");VideoCapture capture;capture.open("E:/技能学习/opencv图像分割/01.mp4");if (!capture.isOpened()){cout << "could not load video!" << endl;return -1;}char* title = "input video";char* resultWin = "result video";namedWindow(title, WINDOW_AUTOSIZE);namedWindow(resultWin, WINDOW_AUTOSIZE);Mat frame, hsv, mask;while (capture.read(frame)){cvtColor(frame, hsv, COLOR_BGR2HSV);inRange(hsv, Scalar(35, 43, 46), Scalar(155, 255, 255), mask);//对mask进行形态学操作Mat k = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3, 3), Point(-1, -1));morphologyEx(mask, mask, MORPH_CLOSE, k); //通过闭操作 填充内部的小白点，去除干扰erode(mask, mask, k); //腐蚀操作GaussianBlur(mask, mask, Size(3, 3), 0, 0); //高斯模糊//背景融合与替换Mat result = replace_and_blend(frame, mask);char c = waitKey(1);if (c == 27){break;}//imshow("mask", mask);imshow(resultWin, result);imshow(title, frame);}waitKey(0);destroyAllWindows();return 0;
}Mat replace_and_blend(Mat &frame, Mat &mask)
{Mat result = Mat::zeros(frame.size(), frame.type());int h = frame.rows;int w = frame.cols;int dims = frame.channels();//replace and blendint 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;for (int row = 0; row < h; row++){uchar* current = frame.ptr<uchar>(row);uchar* bgrow = background_01.ptr<uchar>(row);uchar* maskrow = mask.ptr<uchar>(row);uchar* targetrow = result.ptr<uchar>(row);for (int col = 0; col < w; col++){m = *maskrow++;if (m == 255) //背景{*targetrow++ = *bgrow++;*targetrow++ = *bgrow++;*targetrow++ = *bgrow++;current += 3;}else if (m == 0) //前景{*targetrow++ = *current++;*targetrow++ = *current++;*targetrow++ = *current++;bgrow += 3;}else{b1 = *bgrow++;g1 = *bgrow++;r1 = *bgrow++;b2 = *current++;g2 = *current++;r2 = *current++;//权重wt = m / 255.0;//混合b = (b1 * wt + b2 * (1.0 - wt));g = (g1 * wt + g2 * (1.0 - wt));r = (r1 * wt + r2 * (1.0 - wt));*targetrow++ = b;*targetrow++ = g;*targetrow++ = r;}}}return result;
}

结果展示：

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