OpenCV如何实现视频绿幕背景替换功能

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1、概述

案例：使用OpenCV实现视频绿幕背景替换

算法步骤：

初始化VideoCapture并使用其open方法加载视频

while循环加读取frame capture.read(frame)

将frame转hsv色彩空间

使用inRange函数生成遮罩mask

使用形态学操作降噪+边缘平滑

使用resize将背景图片的大小搞成视频帧图片的大小

创建一个目标Mat用于存放融合后的图像（CV_8UC3）

向目标Mat中填入，指定的像素

循环输出Mat

2、代码示例

Vide_GreenCurtain_Background_Replacement::Vide_GreenCurtain_Background_Replacement(QWidget *parent)    : MyGraphicsView{parent}{    this->setWindowTitle("视频绿幕背景替换");} void Vide_GreenCurtain_Background_Replacement::dropEvent(QDropEvent *event){    const char *filePath= "/Users/yangwei/Documents/tony/opencv/课程配套代码与图片/代码与图片/01.mp4";    showVideoGreenCurtainBackgroundReplacement(filePath);} void Vide_GreenCurtain_Background_Replacement::showVideoGreenCurtainBackgroundReplacement(const char* filePath){    background1 = imread("/Users/yangwei/Downloads/5bd38a8bd51c7f866b7a5b397b8c1807.jpeg");//海底世界    background2 = imread("/Users/yangwei/Downloads/3e6d749dfbec37b624c387767a04f34e.jpeg");//m78星云    VideoCapture videoCapture;    videoCapture.open(filePath);    if(!videoCapture.isOpened()){//视频是否打开了        qDebug()<<"视频打开失败";        return;    }    Mat frame,hsv;    Mat mask;    while(videoCapture.read(frame)){        cvtColor(frame,hsv,COLOR_BGR2HSV);//将图像转为hsv色彩空间        inRange(hsv,Scalar(35, 43, 46), Scalar(155, 255, 255),mask);//使用inRange过滤像素并生成遮罩        //使用形态学闭操作去除图像上的干扰白点        Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3),Point(-1,-1));        morphologyEx(mask,mask,MORPH_CLOSE,kernel,Point(-1,-1));        //使用形态学腐蚀操作对mask边缘进行腐蚀（去掉边缘白色）        erode(mask,mask,kernel);        //使用高斯模糊平滑前景与背景区域的过度（此处指的是黑白过度处）        GaussianBlur(mask,mask,Size(3,3),0,0);        resizeImage(frame);        showResult(frame,mask);        waiTKEy(1);    }} void Vide_GreenCurtain_Background_Replacement::resizeImage(Mat &frame){    qDebug()<<"width:"<<frame.cols<<"---->height:"<<frame.rows;     cv::resize(background1,background1,frame.size());    qDebug()<<"width:"<<background1.cols<<"---->height:"<<background1.rows;} void Vide_GreenCurtain_Background_Replacement::showResult(Mat &frame,Mat mask){    Mat result = Mat::zeros(frame.size(),CV_8UC3);    int width = frame.cols;    int height = frame.rows;    int dims = frame.channels();    int 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<height;row++){        uchar *currentImage = frame.ptr<uchar>(row);//原始帧图像的一列像素        uchar *bgImage = background1.ptr<uchar>(row);//背景图像的一列像素        uchar *maskImage = mask.ptr<uchar>(row);//遮罩的一列像素        uchar *resultImage = result.ptr<uchar>(row);//最终输出结果的一列像素        for(int col=0;col<width;col++){            m = *maskImage++;//取出像素            if(m==255){//背景                *resultImage++ = *bgImage++;                *resultImage++ = *bgImage++;                *resultImage++ = *bgImage++;                currentImage+=3;            }else if(m==0){//前景                *resultImage++ = *currentImage++;                *resultImage++ = *currentImage++;                *resultImage++ = *currentImage++;                bgImage+=3;            }else{//过度部分像素                b1 = *resultImage++;                g1 = *resultImage++;                r1 = *resultImage++;                 b2 = *currentImage++;                g2 = *currentImage++;                r2 = *currentImage++;                 // 权重                wt = m / 255.0;                 // 缓和权重                b = b1*wt + b2*(1.0 - wt);                g = g1*wt + g2*(1.0 - wt);                r = r1*wt + r2*(1.0 - wt);                 *resultImage++ = b;                *resultImage++ = g;                *resultImage++ = r;            }         }    }    imshow("result",result);}

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