Python利用ROI進行圖像合成的問題小結

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之前使用seamlessClone來合成圖片，但發現在兩張圖片的交集部分會出現一些小問題……

需求：

假設現在有一張圖片（模板）中存在兩個空格可以用來填照片（如下圖所示）：

在這裡插入圖片描述

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

在這裡插入圖片描述

ROI合成圓形區域

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 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”，則此參數可以為“1_”也可以為全名~（需要註意的是：填寫的字符串盡量為文件夾中唯一的標識符，例如填“_測試”則可能導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（與模板左側的距離）
y 圖片中心在模板中的縱向位置（與模板上側的距離）
r 圖片出於模板中的實際半徑

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後懶得該回去瞭，不加應該也沒什麼問題~

def export_comp_img(path):
    print("[START] export_comp_img ...")
    for file_path in os.listdir(path):
        file_path = path + "\\" + file_path
        # 創建畫佈方法，就是利用np.zeros，與本文無關就不放啦~
        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，與本文無關就不放啦~
        save_img(img, file_path)

不出意外的話應該就可以得到下面的這張圖片啦！~

在這裡插入圖片描述

然後再把模板的那張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裡面合成~這裡一方面我需要在PS中進行後續的一些操作，另一方面也需要觀察圖片邊緣的處理效果，因而選擇瞭後者。

在這裡插入圖片描述

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

ROI合成矩形區域

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合成圓形區域

值得一提的是，一開始我用的是seamlessClone方法，但嘗試瞭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

在這裡插入圖片描述

NORMAL_CLONE

在這裡插入圖片描述

MONOCHROME_TRANSFER

在這裡插入圖片描述

NORMAL_CLONE和MIXED_CLONE的區別主要看的是兩個圓的交界處，但這兩種方法的邊緣都會有一個過渡的處理，不太適合套模板的時候用……

到此這篇關於Python利用ROI進行圖像合成的文章就介紹到這瞭,更多相關Python圖像合成內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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