使用opencv处理图片展示montage照片

本文主要是介绍使用opencv处理图片展示montage照片，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

本项目制作montage效果，data为源图片的路径

业务逻辑：

1.读取图片（目标效果图片，资源库图片）

2.分析目标效果图片，从资源库图片当中找到匹配图片

3.进行图片组合

4.生成结果图片

工程逻辑：

1.创建工程项目

①创建工程文件夹Montage

②将相关资源导入到项目中

③使用CMake进行编写

2.创建对应的代码源文件

①创建CMakeLists.txt

②创建montage.cpp

③创建工作目录build

3.按照业务逻辑制作相关代码

4.验证效果

上代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <cstdio>using namespace cv;
using namespace std;int main(int argc, char const *argvc[]) {int image_count = 39;//想要生成的图片Mat srcImage = imread("./xihu1.jpg");cout << srcImage.size() << endl;//通过resize方法，进行尺寸设置resize(srcImage, srcImage, Size(1920, 1080));cout << srcImage.size() << endl;//存放资源文件vector<Mat> source_images;char filenames[20];for (int i = 1; i <= image_count; i++)		//image_count{Mat src_img;sprintf_s(filenames, "./data/cat%d.jpg", i);//根据路径读取文件src_img = imread(filenames);resize(src_img, src_img, Size(30, 30), 0, 0, INTER_NEAREST);source_images.push_back(src_img);}//cout << source_images.size() << endl;//imshow("first", source_images[1]);//制作相关的步骤int width = srcImage.cols;int height = srcImage.rows;//根据宽高 去计算横轴需要的图片个数//根据颜色进行匹配//生成对应图片Mat montageImage;resize(srcImage, montageImage, Size(1920, 1080));/*直方图：1.根据图片的信息统计出直方图信息2.根据直方图信息进行匹配3.替换对应位置的图片*/int bins = 128;int hist_sizes[] = { bins, bins, bins };float range[] = { 0, 255 };const float* ranges[] = { range, range, range };int chanels[] = { 0, 1, 2 };vector<MatND> hist_list;for (int i = 0; i < image_count; i++){MatND hist_RGB;Mat frame;source_images[i].copyTo(frame);//计算直方图信息calcHist(&frame, 1, chanels, Mat(), hist_RGB, 3, hist_sizes, ranges, true, false);hist_list.push_back(hist_RGB);}int number_order = 0;for (int y = 0; y < height; y += 30){for (int x = 0; x < width; x += 30){Mat roiImage = montageImage(Rect(x, y, 30, 30));MatND hist_roi;double match_max = 0.0;calcHist(&roiImage, 1, chanels, Mat(), hist_roi, 3, hist_sizes, ranges, true, false);for (int i = 0; i < image_count; i++){double match;match = compareHist(hist_roi, hist_list[i], HISTCMP_CORREL);if (match > match_max) {//将匹配度最高的值算出来number_order = i;match_max = match;}}source_images[number_order].copyTo(roiImage);printf("正在生成中： \033[01;32m %.2f%% \r", (y / (double)1080 + x / (double)1920 / 100) * 100);fflush(stdout);}}Mat dstImage;addWeighted(montageImage, 0.2, srcImage, 0.8, 3, dstImage);imwrite("dstImage.jpg", dstImage);imshow("montage", montageImage);waitKey(0);return 0;
}

展示效果：