快捷導(dǎo)航

Python利用ROI進行圖像合成的問題小結(jié)

更新時間：2021年07月06日 10:16:59 作者：三孚

圖像的 ROI (region of interest) 是指圖像中感興趣區(qū)域、在 OpenCV 中圖像設(shè)置圖像 ROI 區(qū)域，實現(xiàn)只對 ROI 區(qū)域操作，本文給大家介紹Python利用ROI進行圖像合成的問題小結(jié)，感興趣的朋友一起看看吧

之前使用seamlessClone來合成圖片，但發(fā)現(xiàn)在兩張圖片的交集部分會出現(xiàn)一些小問題……

需求：

假設(shè)現(xiàn)在有一張圖片（模板）中存在兩個空格可以用來填照片（如下圖所示）：

在這里插入圖片描述

圖中，藍色的圓圈和黃色的圓圈為需要替換的內(nèi)容，其余部分可以視為一張png圖片，且通過PS可知藍圓和黃圓的具體坐標(biāo)，需要將下方的兩張圖片合成到上方的位置中：

在這里插入圖片描述

ROI合成圓形區(qū)域

def input_circle_img(img, file_path, img_part_name, x, y, r):
    for file in os.listdir(file_path):
        if img_part_name in file:
            path = file_path + "\\" + file
            src = cv_imread(path)
            src = cv.resize(src, (r * 2 + 4, r * 2 + 4))
            h, w, ch = src.shape
            mask = np.zeros(src.shape[:2], dtype=np.uint8)
            mask = cv.circle(mask, (r + 1, r + 1), r, (255, 255, 255), -1)
            imgROI = img[(y - r):(y + r), (x - r):(x + r)]
            mask = mask/255.0
            a =  mask[..., None]
            for row in range(imgROI.shape[0]):
                for col in range(imgROI.shape[1]):
                    if a[row, col]:
                        imgROI[row, col] = src[row, col]

參數(shù)	說明
img	模板圖片對象，即上文中的第一幅圖片
file_path	需要替換的圖片所在的文件路徑，即上文中的1_測試.jpg和2_測試.jpg所在的文件夾路徑
img_part_name	即需要替換的圖片的（部分）文件名,比如我想換的是“1_測試.jpg”，則此參數(shù)可以為“1_”也可以為全名~（需要注意的是：填寫的字符串盡量為文件夾中唯一的標(biāo)識符，例如填“_測試”則可能導(dǎo)致想要的文件被其它圖片所覆蓋）
x	圖片中心在模板中的橫向位置（與模板左側(cè)的距離）
y	圖片中心在模板中的縱向位置（與模板上側(cè)的距離）
r	圖片出于模板中的實際半徑

之所以+4是因為之前利用seamlessClone時邊緣會收到原模板的影響，改成ROI后懶得該回去了，不加應(yīng)該也沒什么問題~

def export_comp_img(path):
    print("[START] export_comp_img ...")
    for file_path in os.listdir(path):
        file_path = path + "\\" + file_path
        # 創(chuàng)建畫布方法，就是利用np.zeros，與本文無關(guān)就不放啦~
        img = create_img(2400, 3600)
        input_circle_img(img, file_path, "2_", 1862, 800, 440)
        input_circle_img(img, file_path, "1_", 1247, 558, 315)
        # input_rect_img(img, file_path, "3_", (0, 2202), (2400, 2944))
        # 保存圖片方法，就是利用imencode，與本文無關(guān)就不放啦~
        save_img(img, file_path)

不出意外的話應(yīng)該就可以得到下面的這張圖片啦！~

在這里插入圖片描述

然后再把模板的那張PNG圖片蓋到最上面——可以利用上文中mask的思路，也可以放到PS里面合成~這里一方面我需要在PS中進行后續(xù)的一些操作，另一方面也需要觀察圖片邊緣的處理效果，因而選擇了后者。

在這里插入圖片描述

和模板里的位置完美對齊！~
PS：如果是除圓以外的不規(guī)則圖形的話，可以通過改變mask實現(xiàn)——最粗暴的便是加載一張mask圖片~
而若是單純的矩形選區(qū)的話則無視mask即可~
至此完結(jié)！~下面是一些無關(guān)緊要的補充……

ROI合成矩形區(qū)域

def input_rect_img(img, file_path, img_part_name, start_point, end_point):
    for file in os.listdir(file_path):
        if img_part_name in file:
            path = file_path + "\\" + file
            src = cv_imread(path)
            h = end_point[1] - start_point[1]
            w = end_point[0] - start_point[0]
            src = cv.resize(src, (w, h))
            imgROI = img[start_point[1]:(start_point[1] + h),start_point[0]:(start_point[0] + w)]
            for row in range(imgROI.shape[0]):
                for col in range(imgROI.shape[1]):
                    imgROI[row, col] = src[row, col]

seamlessClone合成圓形區(qū)域

值得一提的是，一開始我用的是seamlessClone方法，但嘗試了三種模式效果均不理想：

def input_circle_img_seamlessClone(img, file_path, img_part_name, x, y, r):
    for file in os.listdir(file_path):
        if img_part_name in file:
            path = file_path + "\\" + file
            src = cv_imread(path)
            src = cv.resize(src, (r * 2 + 4, r * 2 + 4))
            h, w, ch = src.shape
            mask = np.zeros(src.shape[:2], dtype=np.uint8)
            mask = cv.circle(mask, (r + 1, r + 1), r, (255, 255, 255), -1)
            center = (x, y)
            output = cv.seamlessClone(src, img, mask, center, cv.MIXED_CLONE)
            return output

MIXED_CLONE

在這里插入圖片描述