#include <opencv2/opencv.hpp>

#include <iostream>

using namespace std;

using namespace cv;

void ChangeImgBG();

Mat HandleImgData(Mat &img);

/*

图片背景替换

知识点：分水岭分割、高斯模糊

处理步骤：数据组装-KMeans分割-背景消除-生成遮罩-模糊-输出

*/

void ChangeImgBG()

{

　　char* win1 = "window1";

　　char* win2 = "window2";

　　char* win3 = "window3";

　　char* win4 = "window4";

　　char* win5 = "window5";

　　char* win6 = "window6";

　　namedWindow(win1,CV_WINDOW_AUTOSIZE);//创建窗口 win1

　　namedWindow(win2,CV_WINDOW_AUTOSIZE);//创建窗口 win2

　　namedWindow(win3,CV_WINDOW_AUTOSIZE);//创建窗口 win3

　　namedWindow(win4, CV_WINDOW_AUTOSIZE);//创建窗口 win4

　　namedWindow(win5, CV_WINDOW_AUTOSIZE);//创建窗口 win5

　　namedWindow(win6, CV_WINDOW_AUTOSIZE);//创建窗口 win6

　　Mat img1, img2;

　　//加载图片

　　img1 = imread("D:\\参考手册\\opencv素材\\xl.jpg");

　　if (img1.empty())

　　{

　　　　cout << "image not found..." << endl;

　　　　exit(0);//如果图片不存在，退出程序

　　}

　　img2 = img1.clone();

　　//显示原始图片

　　imshow(win1,img1);

　　//组装数据

　　Mat points = HandleImgData(img1);

　　//Kmeans处理

　　int numCluster = 4;

　　Mat labels;

　　Mat centers;

　　TermCriteria termCriteria = TermCriteria(TermCriteria::EPS + TermCriteria::COUNT,10,0.1);

　　kmeans(points, numCluster,labels, termCriteria,3,KMEANS_PP_CENTERS,centers);

　　//遮罩

　　Mat mask = Mat::zeros(img1.size(),CV_8UC1);

　　int index = img1.rows*2 + 2;

　　int cindex = labels.at<int>(index,0);//背景设置为0

　　int height = img1.rows;

　　int width = img1.cols;

　　for (int row = 0;row<height;row++)

　　{

　　　　for (int col =0;col<width;col++)

　　　　{

　　　　　　index = row*width + col;

　　　　　　int label = labels.at<int>(index,0);

　　　　　　if (label ==cindex)

　　　　　　{

　　　　　　　　img2.at<Vec3b>(row, col)[0] = 0;

　　　　　　　　img2.at<Vec3b>(row, col)[1] = 0;

　　　　　　　　img2.at<Vec3b>(row, col)[2] = 0;

　　　　　　　　mask.at<uchar>(row, col) = 0;

　　　　　　}

　　　　　　else

　　　　　　{

　　　　　　　　mask.at<uchar>(row, col) = 255;

　　　　　　}

　　　　}

　　}

　　//腐蚀

　　Mat k = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(3,3),Point(-1,-1));

　　erode(mask,mask,k);

　　imshow(win4,mask);

　　//高斯模糊

　　GaussianBlur(mask,mask,Size(3,3),0,0);

　　imshow(win5,mask);

　　//通道混合

　　RNG rng(12345);

　　Vec3b color;

　　color[0] = rng.uniform(0,255);

　　color[1] = rng.uniform(0, 255);

　　color[2] = rng.uniform(0, 255);

　　Mat result(img1.size(),img1.type());

　　double d1 = 0.0;

　　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++)

　　{

　　　　for (int col=0;col<width;col++)

　　　　{

　　　　　　int m = mask.at<uchar>(row,col);

　　　　　　if (m==255)

　　　　　　{

　　　　　　　　result.at<Vec3b>(row, col) = img1.at<Vec3b>(row,col);//前景

　　　　　　}

　　　　　　else if (m == 0)

　　　　　　{

　　　　　　　　result.at<Vec3b>(row, col) = color;//背景

　　　　　　}

　　　　　　else

　　　　　　{

　　　　　　　　d1 = m / 255.0;

　　　　　　　　b1 = img1.at<Vec3b>(row, col)[0];

　　　　　　　　g1 = img1.at<Vec3b>(row, col)[1];

　　　　　　　　r1 = img1.at<Vec3b>(row, col)[2];

　　　　　　　　b2 = color[0];

　　　　　　　　g2 = color[1];

　　　　　　　　r2 = color[2];

　　　　　　　　b = b1*d1 + b2*(1.0-d1);

　　　　　　　　g = g1*d1 + g2*(1.0-d1);

　　　　　　　　r = r1*d1 + r2*(1.0-d1);

　　　　　　　　result.at<Vec3b>(row,col)[0] = b;

　　　　　　　　result.at<Vec3b>(row, col)[1] = g;

　　　　　　　　result.at<Vec3b>(row, col)[2] = r;

　　　　　　}

　　　　}

　　}

　　//输出

　　imshow(win2,mask);

　　imshow(win3,img2);

　　imshow(win6,result);

　　//保存处理后的图片

　　imwrite("result-2.jpg",result);

}

//组装样本数据

Mat HandleImgData(Mat &img)

{

　　int width = img.cols;

　　int height = img.rows;

　　int count1 = width*height;

　　int channels1 = img.channels();

　　Mat points(count1, channels1,CV_32F,Scalar(10));

　　int index = 0;

　　for (int row = 0; row < height;row++)

　　{

　　　　for (int col = 0; col < width;col++)

　　　　{

　　　　　　index = row*width + col;

　　　　　　Vec3b bgr = img.at<Vec3b>(row,col);

　　　　　　points.at<float>(index, 0) = static_cast<int>(bgr[0]);

　　　　　　points.at<float>(index, 1) = static_cast<int>(bgr[1]);

　　　　　　points.at<float>(index, 2) = static_cast<int>(bgr[2]);

　　　　}

　　}

　　return points;

}

int main()

{

　　ChangeImgBG();

　　waitKey(0);

　　return 0;

}

 

运行效果：