【免费】基于opencv实现透明斗篷_隐身斗篷的原理资源-CSDN文库

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"基于OpenCV实现透明斗篷"的实践是一种图像处理技术，它涉及到计算机视觉领域中的关键概念，如图像合成、颜色空间转换和掩模操作。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，提供了丰富的函数和算法，用于处理和分析图像。中的“透明斗篷”效果实际上是指在视频或图像中实现对象的透明化，让其仿佛穿上了一件看不见的斗篷。这种效果在电影特效、游戏开发以及科学研究中都有广泛应用。通过Python或C++编程语言，我们可以利用OpenCV库来实现这一功能。理解基本的图像处理原理是必要的。图像通常以像素矩阵的形式存在，每个像素代表图像的一个颜色值。透明度（或称为alpha通道）是决定像素混合程度的关键因素，它可以控制图像的可见度。在OpenCV中，实现透明斗篷的核心步骤包括： 1. **读取图像或视频**：使用`cv2.imread()`函数读取图像，`cv2.VideoCapture()`读取视频帧。 2. **颜色空间转换**：根据需要，可能需要将图像从BGR颜色空间转换到其他颜色空间，如HSV，以便于进行颜色选择和处理。使用`cv2.cvtColor()`进行转换。 3. **创建掩模**：根据目标物体的颜色或特征，创建一个二值掩模，用以标记需要透明化的区域。这通常涉及阈值操作，例如`cv2.threshold()`函数。 4. **分离背景和前景**：通过掩模将目标物体与背景分离。可以使用`cv2.bitwise_and()`操作，将掩模与原始图像相结合，得到目标物体的独立部分。 5. **透明度处理**：调整透明度，这涉及到修改像素的alpha通道。在OpenCV中，没有直接修改alpha通道的函数，但可以通过创建一个新的四通道图像（RGBA），并在适当位置插入透明度值。 6. **合成图像**：将透明处理后的前景与原始背景合成，形成最终的透明效果。这可以通过 alpha 融合算法实现，如使用`cv2.addWeighted()`函数。在提供的代码文件`invisibility_cloak.cpp`和`Invisibility_cloak.py`中，可以看到这些步骤的具体实现。`video`文件可能是用于测试透明斗篷效果的输入视频。通过阅读和理解代码，可以深入学习如何运用OpenCV实现这一效果，并对其进行自定义和扩展，以适应不同的应用场景。总结来说，实现"基于OpenCV的透明斗篷"是一项结合了图像处理理论和技术实践的任务，它需要理解颜色空间、掩模操作、透明度调整以及图像合成等概念。通过这个项目，不仅可以掌握OpenCV的基本用法，还可以提升对计算机视觉领域的深入理解。

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video

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#include "pch.h" #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { //打开视频 VideoCapture cap("video/detect.mp4"); // 检查视频是否打开 if (!cap.isOpened()) { cout << "Error opening video stream or file" << endl; return -1; } Mat background; //跳过前30帧 for (int i = 0; i < 30; i++) { cap >> background; } //红布第251帧才出现，跳过前250帧 for (int i = 0; i < 220; i++) { Mat frame_slip; cap >> frame_slip; continue; } //沿Y轴翻转图像 flip(background, background, 1); //图像读取 while (1) { //检测帧 Mat frame; // Capture frame-by-frame cap >> frame; // If the frame is empty, break immediately if (frame.empty()) { break; } //hsv图像 Mat hsv; flip(frame, frame, 1); cvtColor(frame, hsv, COLOR_BGR2HSV); //红色区域1，红色区域2 Mat mask1, mask2; //红色区域 Mat mask_red; //背景区域 Mat mask_background; //过滤颜色 //二值图，其中黑色0表示无红色，白色1表示红色区域。 inRange(hsv, Scalar(0, 120, 70), Scalar(10, 255, 255), mask1); inRange(hsv, Scalar(170, 120, 70), Scalar(180, 255, 255), mask2); mask_red = mask1 + mask2; //去除噪声 Mat kernel = Mat::ones(3, 3, CV_32F); morphologyEx(mask_red, mask_red, cv::MORPH_OPEN, kernel); morphologyEx(mask_red, mask_red, cv::MORPH_DILATE, kernel); //将mask_red中0，1互换，得到背景区域范围。 bitwise_not(mask_red, mask_background); Mat res1, res2, final_output; //从当前帧抠出背景区域res1,红布区域被涂成黑色。 bitwise_and(frame, frame, res1, mask_background); //从背景帧提取红布区域覆盖的背景res2 bitwise_and(background, background, res2, mask_red); addWeighted(res1, 1, res2, 1, 0, final_output); //展示图像 imshow("Magic !!!", final_output); // Press ESC on keyboard to exit char c = (char)waitKey(1); if (c == 27) { break; } } return 0; }