之前使用seamlessclone来合成图片，但发现在两张图片的交集部分会出现一些小问题……
需求：
假设现在有一张图片（模板）中存在两个空格可以用来填照片（如下图所示）：
图中，蓝色的圆圈和黄色的圆圈为需要替换的内容，其余部分可以视为一张png图片，且通过ps可知蓝圆和黄圆的具体坐标，需要将下方的两张图片合成到上方的位置中：
roi合成圆形区域
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]
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| img | 模板图片对象，即上文中的第一幅图片 |
| file_path | 需要替换的图片所在的文件路径，即上文中的1_测试.jpg和2_测试.jpg所在的文件夹路径 |
| img_part_name | 即需要替换的图片的（部分）文件名,比如我想换的是“1_测试.jpg”，则此参数可以为“1_”也可以为全名~（需要注意的是：填写的字符串尽量为文件夹中唯一的标识符，例如填“_测试”则可能导致想要的文件被其它图片所覆盖） |
| x | 图片中心在模板中的横向位置（与模板左侧的距离） |
| y | 图片中心在模板中的纵向位置（与模板上侧的距离） |
| r | 图片出于模板中的实际半径 |
之所以+4是因为之前利用seamlessclone时边缘会收到原模板的影响，改成roi后懒得该回去了，不加应该也没什么问题~
def export_comp_img(path):
print("[start] export_comp_img ...")
for file_path in os.listdir(path):
file_path = path + "\\" + file_path
# 创建画布方法，就是利用np.zeros，与本文无关就不放啦~
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))
# 保存图片方法，就是利用imencode，与本文无关就不放啦~
save_img(img, file_path)
不出意外的话应该就可以得到下面的这张图片啦！~
然后再把模板的那张png图片盖到最上面——可以利用上文中mask的思路，也可以放到ps里面合成~这里一方面我需要在ps中进行后续的一些操作，另一方面也需要观察图片边缘的处理效果，因而选择了后者。
和模板里的位置完美对齐！~
ps：如果是除圆以外的不规则图形的话，可以通过改变mask实现——最粗暴的便是加载一张mask图片~
而若是单纯的矩形选区的话则无视mask即可~
至此完结！~下面是一些无关紧要的补充……
roi合成矩形区域
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合成圆形区域
值得一提的是，一开始我用的是seamlessclone方法，但尝试了三种模式效果均不理想：
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
normal_clone
monochrome_transfer
normal_clone和mixed_clone的区别主要看的是两个圆的交界处，但这两种方法的边缘都会有一个过渡的处理，不太适合套模板的时候用……
到此这篇关于python利用roi进行图像合成的文章就介绍到这了,更多相关python图像合成内容请搜索www.887551.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持www.887551.com！
