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OpenCV C++案例十六，哈哈镜图像及去水印

涛涛CV

共 8652字，需浏览 18分钟

 · 2022-06-17

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作者Zero___Chen

来源blog.csdn.net/Zero___Chen

本文将使用OpenCV C++ 制作哈哈镜图像。


其实原理很简单，就是让图像像素扭曲，将像素重新进行映射。

假设输入图像宽w，高h。图像中心点坐标（cx,cy）,图像任意像素点（x,y）到中心点距离 dx=(x-cx),dy=(y-cy)，变换半径r。


一、凸透镜

制作凸透镜效果（将图像放大）。根据网上查找的变换公式：

      图像放大：凸透镜      x = (dx / 2)*(sqrt(pow(dx, 2) + pow(dy, 2)) / r) + cx;      y = (dy / 2)*(sqrt(pow(dx, 2) + pow(dy, 2)) / r) + cy;


1.功能源码

请查看源码注释

bool Mirror_Magnify(Mat src){      /*           图像放大：凸透镜      x = (dx / 2)*(sqrt(pow(dx, 2) + pow(dy, 2)) / r) + cx;      y = (dy / 2)*(sqrt(pow(dx, 2) + pow(dy, 2)) / r) + cy;      */
      Mat canvas = Mat::zeros(src.size(), src.type()); //画布，重新生成哈哈图像      //图像中心      int cx = src.cols / 2;      int cy = src.rows / 2;      //决定哈哈镜大小      int radius = 200;

      //图像像素修改      for (int i = 0; i < src.rows; i++)      {            for (int j = 0; j < src.cols; j++)            {                  //任意像素点到图像中心距离                  int dx = j - cx;                  int dy = i - cy;                  //重新映射像素点位置                  int x = (dx / 2)*(sqrt(pow(dx, 2) + pow(dy, 2)) / radius) + cx;                  int y = (dy / 2)*(sqrt(pow(dx, 2) + pow(dy, 2)) / radius) + cy;

                  for (int c = 0; c < 3; c++)                  {                        //防止越界                        if ((x > 0 && x < src.cols) && (y > 0 && y < src.rows))                        {                              canvas.at(i, j)[c] = src.at(y, x)[c];                        }                  }            }      }      imshow("Mirror_Magnify", canvas);      return true;}


2.效果显示


二、凹透镜

制作凹透镜效果（将图像缩小）。根据网上查找的变换公式：


      图像缩小：凹透镜      x = sqrt(sqrt(pow(dx, 2) + pow(dy, 2))) * compress * cos(atan2(dy, dx)) + cx;      y = sqrt(sqrt(pow(dx, 2) + pow(dy, 2))) * compress * sin(atan2(dy, dx)) + cy;


1.功能源码

请查看源码注释

bool Mirror_Narrow(Mat src){  /*  图像缩小：凹透镜  x = sqrt(sqrt(pow(dx, 2) + pow(dy, 2))) * compress * cos(atan2(dy, dx)) + cx;  y = sqrt(sqrt(pow(dx, 2) + pow(dy, 2))) * compress * sin(atan2(dy, dx)) + cy;  */
  Mat canvas = Mat::zeros(src.size(), src.type());//画布，重新生成哈哈图像
  int compress = 12; //压缩强度  //图像中心  int cx = src.cols / 2;  int cy = src.rows / 2;
  //图像像素修改  for (int i = 0; i < src.rows; i++)  {    for (int j = 0; j < src.cols; j++)    {      //任意像素点到图像中心距离      int dx = j - cx;      int dy = i - cy;      //重新映射像素点位置      int x = sqrt(sqrt(pow(dx, 2) + pow(dy, 2))) * compress * cos(atan2(dy, dx)) + cx;      int y = sqrt(sqrt(pow(dx, 2) + pow(dy, 2))) * compress * sin(atan2(dy, dx)) + cy;
      for (int c = 0; c < 3; c++)      {        //防止越界        if ((x > 0 && x < src.cols) && (y > 0 && y < src.rows))        {          canvas.at<Vec3b>(i, j)[c] = src.at<Vec3b>(y, x)[c];        }      }    }  }  imshow("Mirror_Narrow", canvas);  return true;}


2.效果显示


三、源码

#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;
/*  哈哈镜实现原理：让图像像素扭曲，将像素重新进行映射  假设输入图像宽w，高h。图像中心点坐标（cx,cy）,图像任意像素点（x,y）到中心点距离 dx=(x-cx),dy=(y-cy)，变换半径r*/

bool Mirror_Magnify(Mat src){  /*    图像放大：凸透镜  x = (dx / 2)*(sqrt(pow(dx, 2) + pow(dy, 2)) / r) + cx;  y = (dy / 2)*(sqrt(pow(dx, 2) + pow(dy, 2)) / r) + cy;  */
  Mat canvas = Mat::zeros(src.size(), src.type()); //画布，重新生成哈哈图像
  //图像中心  int cx = src.cols / 2;  int cy = src.rows / 2;  //决定哈哈镜大小  int radius = 200; 
  //图像像素修改  for (int i = 0; i < src.rows; i++)  {    for (int j = 0; j < src.cols; j++)    {      //任意像素点到图像中心距离      int dx = j - cx;      int dy = i - cy;      //重新映射像素点位置      int x = (dx / 2)*(sqrt(pow(dx, 2) + pow(dy, 2)) / radius) + cx;      int y = (dy / 2)*(sqrt(pow(dx, 2) + pow(dy, 2)) / radius) + cy;
      for (int c = 0; c < 3; c++)      {        //防止越界        if ((x > 0 && x < src.cols) && (y > 0 && y < src.rows))        {          canvas.at<Vec3b>(i, j)[c] = src.at<Vec3b>(y, x)[c];        }      }    }  }
  imshow("Mirror_Magnify", canvas);
  return true;}

bool Mirror_Narrow(Mat src){  /*  图像缩小：凹透镜  x = sqrt(sqrt(pow(dx, 2) + pow(dy, 2))) * compress * cos(atan2(dy, dx)) + cx;  y = sqrt(sqrt(pow(dx, 2) + pow(dy, 2))) * compress * sin(atan2(dy, dx)) + cy;  */
  Mat canvas = Mat::zeros(src.size(), src.type());//画布，重新生成哈哈图像
  int compress = 12; //压缩强度  //图像中心  int cx = src.cols / 2;  int cy = src.rows / 2;
  //图像像素修改  for (int i = 0; i < src.rows; i++)  {    for (int j = 0; j < src.cols; j++)    {      //任意像素点到图像中心距离      int dx = j - cx;      int dy = i - cy;      //重新映射像素点位置      int x = sqrt(sqrt(pow(dx, 2) + pow(dy, 2))) * compress * cos(atan2(dy, dx)) + cx;      int y = sqrt(sqrt(pow(dx, 2) + pow(dy, 2))) * compress * sin(atan2(dy, dx)) + cy;
      for (int c = 0; c < 3; c++)      {        //防止越界        if ((x > 0 && x < src.cols) && (y > 0 && y < src.rows))        {          canvas.at<Vec3b>(i, j)[c] = src.at<Vec3b>(y, x)[c];        }      }    }  }
  imshow("Mirror_Narrow", canvas);
  return true;}

int main(){  Mat src = imread("test.jpg");  if (src.empty())  {    cout << "No Image!" << endl;    system("pause");    return -1;  }
  Mirror_Magnify(src);  Mirror_Narrow(src);
  imshow("test", src);  waitKey(0);  system("pause");;  return 0;}

总结

本文使用OpenCV C++ 制作哈哈镜图像，关键步骤有以下几点。

1、了解哈哈镜图像制作原理：根据公式对图像像素进行重新映射。




本文将使用OpenCV C++ 进行简单图像水印去除。

我们在网上download图片时，经常因为版权问题有水印。本案例通过编写算法进行简单水印去除。


一、水印定位

如图所示，图像左下角、右下角有水印。第一步，我们首先得定位水印所在位置。


      Mat gray;      cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);      //图像二值化，筛选出白色区域部分      Mat thresh;      threshold(gray, thresh, 220, 255, THRESH_BINARY);

如图为二值化后得到的效果图。接下来，我们需要提取水印区域的像素。


      //提取图片下方的水印，制作掩模图像      Mat mask = Mat::zeros(src.size(), CV_8U);      int height = src.rows;      int width = src.cols;      int start = 0.9*height;      //遍历图像像素，提取出水印部分像素，制作掩模图像      for (int i = start; i < height; i++)      {            uchar*data = thresh.ptr(i);            for (int j = 0; j < width; j++)            {                  if (data[j] == 255)                  {                        mask.at(i, j) = 255;                                    }                              }      }


如图所示，至此我们已经得到水印部分的二值掩模图像。接下来，使用OpenCV 内置inpaint API进行图像像素修复。


二、图像修复


      //使用inpaint进行图像修复      Mat result;      inpaint(src, mask, result, 1, INPAINT_NS);

如图所示，这是直接使用提取出的二值掩模进行图像修复得到的结果，可以看出效果不是很好。原因是，提取出来的掩模未能覆盖完全待修复像素。故我们需要将掩模图像进行膨胀操作，扩大掩模范围。



      //将掩模进行膨胀，使其能够覆盖图像更大区域      Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));      dilate(mask, mask, kernel);

如图为进行膨胀过后的掩模图像。这时，我们使用这张掩模图像再进行图像修复工作，得到效果如图所示。


三、效果显示


四、源码

#include<iostream>#include<opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;
/*void inpaint(    InputArray src,   原图    InputArray inpaintMask, 二进制掩模，指示要修复的像素    OutputArray dst,  目标图像    double inpaintRadius, 像素周围的邻域补绘。通常，如果要修复的区域很小，则使用较小的值仅产生较少模糊    int flags     INPAINT_NS  或 INPAINT_TELEA    )*/
/*图像简单水印去除：定位到水印所在位置，将水印部分提取出来制作二进制掩模图像，使用inpaint API进行图像修复*/
int main(){  Mat src = imread("test.jpg");  if (src.empty())  {    cout << "No Image!" << endl;    system("pause");    return -1;  }
  Mat gray;  cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
  //图像二值化，筛选出白色区域部分  Mat thresh;  threshold(gray, thresh, 220, 255, THRESH_BINARY);
  //提取图片下方的水印，制作掩模图像  Mat mask = Mat::zeros(src.size(), CV_8U);  int height = src.rows;  int width = src.cols;  int start = 0.9*height;  //遍历图像像素，提取出水印部分像素，制作掩模图像  for (int i = start; i < height; i++)  {    uchar*data = thresh.ptr<uchar>(i);    for (int j = 0; j < width; j++)    {      if (data[j] == 255)      {        mask.at<uchar>(i, j) = 255;            }          }  }
  //将掩模进行膨胀，使其能够覆盖图像更大区域  Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(5, 5));  dilate(mask, mask, kernel);
  //使用inpaint进行图像修复  Mat result;  inpaint(src, mask, result, 1, INPAINT_NS);
  imshow("mask", mask);  imshow("test", result);  waitKey(0);  system("pause");  return 0;}


总结

本文使用OpenCV C++ 进行简单图像水印去除，关键步骤有以下几点。

1、定位水印位置，制作二值掩模图像。

2、进行图像像素修复。


总结：

10年机器视觉网站，5年人工智能网站

2019经历总结，2018视觉总结

项目感悟，赚钱思路，项目视频

课程：

《机器视觉：应用讲解》，一总体概述，二相机篇，三镜头篇，四光源篇，五光学系统选型，六视觉开发软件，七相机标定技术，八项目案例解析，九视觉公司分析，十产业发展情况

笔记：

《智能革命》《人工智能》《AI•未来》《好好赚钱》《韭菜的自我修养》读书笔记

行业： 

服务机器人公司，机器视觉公司，自动驾驶公司，ADAS公司总结， 防疫机器人发展，腾讯未来交通

SLAM：

Vslam方案+源码，语义SLAM与深度相机，SLAM和导航避障，视觉SLAM总结

秦学英《三维物体的识别与跟踪》，章国锋《视觉SLAM》，申抒含《基于图像的三维建模》，姜翰青《RGB -D SLAM》记录笔记

视觉SLAM的建图课件3，课件2，课件1

机器视觉：

毫米波雷达，雷达视觉融合，2021视觉研讨会，2020上海研讨会，双目和激光的三维重建，2021视觉市场研究，太阳能行业应用

机器视觉基本概念笔记，记录五，记录四，记录三，记录二，记录一

图像处理：

图像处理基本概念笔记，记录八，记录七，记录六 ，记录五，记录四 ，记录三，记录二 ，记录二，记录一

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