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目录前言图像修复图像锐化darling in the franxx图片总结前言
前天在群里看见有人发了这张表情包 感觉女主有点好看然后问室友是啥番剧darling in the franxx然后就去补番了然后从晚上十二点看到早上五点多睡了一觉下午接着看看完脑子里面全是02啊啊啊啊这种番这的太对我的胃口了墙裂推荐 在网站上截了几张图准备做壁纸的但是这几张图片有几个缺点 1、有两张手速不快截图上有字 2、由于图像经过处理有点模糊细节不够明显 于是查了查Opencv有没有相关的函数可以解决这种问题发现是有的。 上述的两种问题分别对应着两种图像处理效果1、图像修复 2、图像锐化
图像修复
图像修复指对受到损坏的图像进行修复重建或者去除图像中的多余物体。 去除文字是图像修复的一种应用。 Opencv自带inpaint函数
CV_EXPORTS_W void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask,OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags );其中 InputArray src 表示要修复的图像 InputArray inpaintMask表示修复模板 OutputArray dst 表示修复后的图像 double inpaintRadius 表示修复的半径 int flags 表示修复使用的算法 。 opencv提供了两种选择 CV_INPAINT_TELEA 和 CV_INPAINT_NS。 这里不详细讲解修复原理百度或知乎都有相关的原理讲解的。 调用inpaint()函数一个关键的点确定修复掩膜。 修复掩膜只能为8位单通道的图像其中非零像素表示需要修补的区域。 所以用阈值法提取的文字图像作为修复掩膜。虽然阈值法的处理结果可能会导致一些误检点或者误检区域但这些误检都在可容忍的错误范围之内。而且可用形态学方法中膨胀操作对阈值法提取的结果进行膨胀膨胀操作的结果再作为修复掩膜。 代码 1、确定修复掩膜图像观察像素发现文字为白色
Mat GetRedComponet(Mat srcImg)
{//如果直接对srcImg处理会改变main()函数中的实参Mat dstImg srcImg.clone();Mat_Vec3b::iterator it dstImg.beginVec3b();Mat_Vec3b::iterator itend dstImg.endVec3b();for (; it ! itend; it){if ((*it)[2] 230 (*it)[1] 230 (*it)[2] 230){(*it)[0] 255;(*it)[1] 255;(*it)[2] 255;//红色分量保持不变}else{(*it)[0] 0;(*it)[1] 0;(*it)[2] 0;}}return dstImg;
}2、确定膨胀参数以及修复半径
void Inpainting(Mat oriImg, Mat maskImg,Mat inpaintedImage)
{Mat grayMaskImg;Mat element getStructuringElement(MORPH_ELLIPSE, Size(15, 15));//MORPH_RECT MORPH_CROSS;MORPH_ELLIPSE;dilate(maskImg, maskImg, element);//膨胀后结果作为修复掩膜//将彩色图转换为单通道灰度图最后一个参数为通道数cvtColor(maskImg, grayMaskImg, COLOR_BGR2GRAY, 1);//修复图像的掩膜必须为8位单通道图像inpaintedImage.create(oriImg.size(), oriImg.type());inpaint(oriImg, grayMaskImg, inpaintedImage, 3, INPAINT_NS); //INPAINT_NS INPAINT_TELEA
}3、传入图片展示图片
int main(int argc, char* argv[])
{Mat srcImg;srcImgimread(D:\\opencv_picture_test\\darling in the franxx\\02字.png, 1);//获取掩膜大概区域之后需要进行膨胀处理扩大掩膜区域Mat imgComponet GetRedComponet(srcImg);Mat inpaintedImage;Mat result;//修复Inpainting(srcImg, imgComponet, inpaintedImage);//namedWindow(原图, WINDOW_NORMAL); //imshow(原图, srcImg);namedWindow(图像复原结果图, WINDOW_NORMAL);imshow(图像复原结果图, inpaintedImage);waitKey(0);return 0;
}效果 原图 感觉效果还行不过效果没有达到做壁纸的效果唉。。。
图像锐化 图像锐化是使图像边缘更清晰的一种图像处理方法细节增强detail enhancement。 常用的做法是提取图像的高频分量将其叠加到原图上。 图像高频分量的提取有两种做法一种是用高通滤波器得到高频分量另一种是通过低通滤波用原图减低频得以高频。 直接提取高频的方法有sobel算法、laplcian算子sobel算子是图像的一阶导数提取的是梯度信息分水平和垂直两种常常用来做边缘检测、方向判别sobel算子在斜坡处不为0因此会产生较粗的边缘。laplcian算子是图像的二阶导在图像开始变化和结束变化的地方值不为0渐变时结果为0因此laplacian比sobel算子更适合做sharpen。 除了直接提取高频的方法外我们也可以先提取低频原图减去低频得到高频。这种方法称为非锐化掩模unsharpen mask我们常使用低通滤波器高斯、双边对图像进行滤波这种方法滤波器很好控制包括大小和强弱从而可以控制高频分量的强弱。 高频分量提取滤波
void sharpenImage( cv::Mat image, cv::Mat result)
{//创建并初始化滤波模板,这里使用拉普拉斯模板cv::Mat kernel(3, 3, CV_32F, cv::Scalar(0));kernel.atfloat(1, 1) 5.0;kernel.atfloat(0, 1) -1.0;kernel.atfloat(1, 0) -1.0;kernel.atfloat(1, 2) -1.0;kernel.atfloat(2, 1) -1.0;result.create(image.size(), image.type());//对图像进行滤波cv::filter2D(image, result, image.depth(), kernel);
}效果
darling in the franxx图片
锐化 修复 轮廓或边缘
总结
莓的那张由于字在树林背景那边看起来效果还行。02的那张由于涉及到身体轮廓以后还需要进行改进。 另外以后手速还是需要练尽量截到不带字的图。 大爱02小宝贝
Reference https://www.cnblogs.com/hellowooorld/p/7048614.html https://blog.csdn.net/zx249388847/article/details/79325385/ https://blog.csdn.net/helimin12345/article/details/82634355 https://blog.csdn.net/hankerbit/article/details/80838241
