OpenCV_17马赛克和毛玻璃滤镜效果

2024-03-03 18:38

本文主要是介绍OpenCV_17马赛克和毛玻璃滤镜效果,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!

一、马赛克效果

       马赛克的实现原理是把图像上某个像素点一定范围邻域内的所有点用邻域内随机选取的一个像素点的颜色代替,这样可以模糊细节,但是可以保留大体的轮廓。

       以下OpenCV程序实现马赛克效果,通过鼠标左键在图像上划定马赛克的矩形框。

代码:

#include <opencv2\core\core.hpp>
#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
using namespace std;Mat inputImage;
Mat inputImage_mosaic;
Mat inputImage_clone;//马赛克的大小
int neightbourhood = 20;//记录鼠标的状态,0为鼠标左键未按下或弹起,1为鼠标左键按下
int mouseStatus = 0;void onMouse(int events, int x, int y, int flag, void* ustg);//创建马赛克图片
void createMosaicImage(Mat inputMat, Mat& outputMat, int size);//设置马赛克区域
void setMosaic(Mat& inputMat, Rect rect);int mainFun(void) {inputImage = imread("D:\\test\\12.jpg");inputImage_clone = inputImage.clone();createMosaicImage(inputImage, inputImage_mosaic, neightbourhood);namedWindow("showImage", WINDOW_AUTOSIZE);setMouseCallback("showImage", onMouse);waitKey();return 0;
}void createMosaicImage(Mat inputMat, Mat& outputMat, int size) {RNG rng;int height = inputMat.rows;int width = inputMat.cols;Mat padding;Mat tempMat;//为了方便后面的计算,将输入的图像大小扩充到宽高都是size的倍数copyMakeBorder(inputMat, padding, 0, size - inputMat.rows % size, 0, size - inputMat.cols % size, BORDER_REPLICATE);tempMat = padding.clone();for (int row = 0; row < padding.rows; row += size) {for (int col = 0; col < padding.cols; col += size) {int rand_x = rng.uniform(0, size);int rand_y = rng.uniform(0, size);Rect rect = Rect(col, row, size, size);Mat roi = tempMat(rect);Scalar color = Scalar(padding.at<Vec3b>(row + rand_y, col + rand_x)[0], \padding.at<Vec3b>(row + rand_y, col + rand_x)[1], \padding.at<Vec3b>(row + rand_y, col + rand_x)[2]);roi.setTo(color);}}outputMat = tempMat(Rect(0, 0, width, height)).clone();
}void setMosaic(Mat& inputMat, Rect rect) {Mat roi = inputMat(rect);Mat tempRoi = inputImage_mosaic(rect);tempRoi.copyTo(roi);
}void onMouse(int events, int x, int y, int flag, void* ustg) {//当鼠标移除图片区域的时候,不做操作if (x < 0 || x > inputImage.cols || y < 0 || y > inputImage.rows) {return;}//马赛克块的位置信息int x_left, x_right, y_top, y_bottom;x - neightbourhood <= 0 ? x_left = 0 : x_left = x - neightbourhood;x + neightbourhood > inputImage.cols ? x_right = inputImage.cols : x_right = x + neightbourhood;y - neightbourhood <= 0 ? y_top = 0 : y_top = y - neightbourhood;y + neightbourhood > inputImage.rows ? y_bottom = inputImage.rows : y_bottom = y + neightbourhood;if (events == CV_EVENT_LBUTTONDOWN) {mouseStatus = 1;setMosaic(inputImage_clone, Rect(x_left, y_top, x_right - x_left, y_bottom - y_top));}else if (events == CV_EVENT_MOUSEMOVE) {if (mouseStatus == 1) {setMosaic(inputImage_clone, Rect(x_left, y_top, x_right - x_left, y_bottom - y_top));}else {//nothing}}else if (events == CV_EVENT_LBUTTONUP) {mouseStatus = 0;}else {//cout << "nothing" << endl;}imshow("showImage", inputImage_clone);
}//-----开始------
void COpenCVLearningDlg::OnBnClickedStartButton()
{mainFun();
}

效果:

 

二、毛玻璃效果

      毛玻璃效果的实现通过用像素点邻域内随机一个像素点的颜色替代当前像素点的颜色实现。

代码:


#include <core\core.hpp>
#include <highgui\highgui.hpp>using namespace cv;int mainFun()
{Mat imageSource = imread("D:\\test\\12.jpg");Mat imageResult = imageSource.clone();RNG rng;int randomNum;int Number = 5;for (int i = 0; i < imageSource.rows - Number; i++)for (int j = 0; j < imageSource.cols - Number; j++){randomNum = rng.uniform(0, Number);imageResult.at<Vec3b>(i, j)[0] = imageSource.at<Vec3b>(i + randomNum, j + randomNum)[0];imageResult.at<Vec3b>(i, j)[1] = imageSource.at<Vec3b>(i + randomNum, j + randomNum)[1];imageResult.at<Vec3b>(i, j)[2] = imageSource.at<Vec3b>(i + randomNum, j + randomNum)[2];}imshow("毛玻璃效果", imageResult);waitKey();return 0;
}//-----开始------
void COpenCVLearningDlg::OnBnClickedStartButton()
{mainFun();
}

结果:

 

欢迎扫码关注我的微信公众号

原文地址:https://blog.csdn.net/u013167052/article/details/54891479(马赛克)

原文地址:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/53749976(毛玻璃)此篇马赛克的代码有bug

 

这篇关于OpenCV_17马赛克和毛玻璃滤镜效果的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/770532

相关文章

使用opencv优化图片(画面变清晰)

文章目录 需求影响照片清晰度的因素 实现降噪测试代码 锐化空间锐化Unsharp Masking频率域锐化对比测试 对比度增强常用算法对比测试 需求 对图像进行优化,使其看起来更清晰,同时保持尺寸不变,通常涉及到图像处理技术如锐化、降噪、对比度增强等 影响照片清晰度的因素 影响照片清晰度的因素有很多,主要可以从以下几个方面来分析 1. 拍摄设备 相机传感器:相机传

防近视护眼台灯什么牌子好?五款防近视效果好的护眼台灯推荐

在家里,灯具是属于离不开的家具,每个大大小小的地方都需要的照亮,所以一盏好灯是必不可少的,每个发挥着作用。而护眼台灯就起了一个保护眼睛,预防近视的作用。可以保护我们在学习,阅读的时候提供一个合适的光线环境,保护我们的眼睛。防近视护眼台灯什么牌子好?那我们怎么选择一个优秀的护眼台灯也是很重要,才能起到最大的护眼效果。下面五款防近视效果好的护眼台灯推荐: 一:六个推荐防近视效果好的护眼台灯的

opencv 滚动条

参数介绍:createTrackbar( trackbarname , "hello" , &alpha_slider ,alpha_max ,  on_trackbar )  ;在标签中显示的文字(提示滑动条的用途) TrackbarName创建的滑动条要放置窗体的名字 “hello”滑动条的取值范围从 0 到 alpha_max (最小值只能为 zero).滑动后的值存放在

android-opencv-jni

//------------------start opencv--------------------@Override public void onResume(){ super.onResume(); //通过OpenCV引擎服务加载并初始化OpenCV类库,所谓OpenCV引擎服务即是 //OpenCV_2.4.3.2_Manager_2.4_*.apk程序包,存

OpenCV结构分析与形状描述符(11)椭圆拟合函数fitEllipse()的使用

操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C++11 算法描述 围绕一组2D点拟合一个椭圆。 该函数计算出一个椭圆,该椭圆在最小二乘意义上最好地拟合一组2D点。它返回一个内切椭圆的旋转矩形。使用了由[90]描述的第一个算法。开发者应该注意,由于数据点靠近包含的 Mat 元素的边界,返回的椭圆/旋转矩形数据

树莓派5_opencv笔记27:Opencv录制视频(无声音)

今日继续学习树莓派5 8G:(Raspberry Pi,简称RPi或RasPi)  本人所用树莓派5 装载的系统与版本如下:  版本可用命令 (lsb_release -a) 查询: Opencv 与 python 版本如下: 今天就水一篇文章,用树莓派摄像头,Opencv录制一段视频保存在指定目录... 文章提供测试代码讲解,整体代码贴出、测试效果图 目录 阶段一:录制一段

Verybot之OpenCV应用三:色标跟踪

下面的这个应用主要完成的是Verybot跟踪色标的功能,识别部分还是居于OpenCV编写,色标跟踪一般需要将图像的颜色模式进行转换,将RGB转换为HSV,因为对HSV格式下的图像进行识别时受光线的影响比较小,但是也有采用RGB模式来进行识别的情况,这种情况一般光线条件比较固定,背景跟识别物在颜色上很容易区分出来。         下面这个程序的流程大致是这样的:

Verybot之OpenCV应用二:霍夫变换查找圆

其实我是想通过这个程序来测试一下,OpenCV在Verybot上跑得怎么样,霍夫变换的原理就不多说了,下面是程序: #include "cv.h"#include "highgui.h"#include "stdio.h"int main(int argc, char** argv){cvNamedWindow("vedio",0);CvCapture* capture;i

Verybot之OpenCV应用一:安装与图像采集测试

在Verybot上安装OpenCV是很简单的,只需要执行:         sudo apt-get update         sudo apt-get install libopencv-dev         sudo apt-get install python-opencv         下面就对安装好的OpenCV进行一下测试,编写一个通过USB摄像头采

17 通过ref代替DOM用来获取元素和组件的引用

重点 ref :官网给出的解释是: ref: 用于注册对元素或子组件的引用。引用将在父组件的$refs 对象下注册。如果在普通DOM元素上使用,则引用将是该元素;如果在子组件上使用,则引用将是组件实例: <!-- vm.$refs.p will be the DOM node --><p ref="p">hello</p><!-- vm.$refs.child will be the c