IOS 用openCv实现简单的扣人像的

最近要实现人像扣图的功能，我在网上查到的扣图的方式主要有两种，一种是coreImage 色域,一种是openCv边缘检测

第一种适合纯色背景，扣图精准，第二种，适合复杂背景，但是默认的扣图不精确，如下图

1.处理前的照片

2.处理后的照片

coreImage 网上已经有很多实现了，也有很多文章，我就不多说了，我只把我实现的代码贴出来，代码粘过去就能用，另忘了，导入CubeMap.c

//coreImage 扣图 createCubeMap（值1，值2）值范围0～360 扣掉值1到值2范围内的颜色

CubeMap myCube = createCubeMap(self.slider1.value, self.slider2.value);

NSData *myData = [[NSData alloc]initWithBytesNoCopy:myCube.data length:myCube.length freeWhenDone:true];

CIFilter *colorCubeFilter = [CIFilter filterWithName:@"CIColorCube"];

[colorCubeFilter setValue:[NSNumber numberWithFloat:myCube.dimension] forKey:@"inputCubeDimension"];

[colorCubeFilter setValue:myData forKey:@"inputCubeData"];

[colorCubeFilter setValue:[CIImage imageWithCGImage:_preview.image.CGImage] forKey:kCIInputImageKey];

CIImage *outputImage = colorCubeFilter.outputImage;

CIFilter *sourceOverCompositingFilter = [CIFilter filterWithName:@"CISourceOverCompositing"];

[sourceOverCompositingFilter setValue:outputImage forKey:kCIInputImageKey];

[sourceOverCompositingFilter setValue:[CIImage imageWithCGImage:backgroundImage.CGImage] forKey:kCIInputBackgroundImageKey];

outputImage = sourceOverCompositingFilter.outputImage;

CGImage *cgImage = [[CIContext contextWithOptions: nil]createCGImage:outputImage fromRect:outputImage.extent];

下面我讲一下，ios结合openCv实现扣图的方法

下载opencv2

具体怎么IOS下弄opencv 请见我之前写的一贴博客：

http://blog.csdn.net/wuzehai02/article/details/8439778

IOS使用OPENCV实现物体跟踪

头文件导入下面几个

#import <opencv2/opencv.hpp>

#import "UIImage+OpenCV.h"

UIImage+OpenCV类

//

//  UIImage+OpenCV.h

#import <UIKit/UIKit.h>

#import <opencv2/opencv.hpp>

@interface UIImage (UIImage_OpenCV)

+(UIImage *)imageWithCVMat:(constcv::Mat&)cvMat;

-(id)initWithCVMat:(constcv::Mat&)cvMat;

@property(nonatomic,readonly)
cv::Mat CVMat;

@property(nonatomic,readonly)
cv::Mat CVGrayscaleMat;

@end

//

//  UIImage+OpenCV.mm

#import "UIImage+OpenCV.h"

staticvoid ProviderReleaseDataNOP(void *info,const
void *data,size_t size)

{

// Do not release memory

return;

}

@implementation UIImage (UIImage_OpenCV)

-(cv::Mat)CVMat

{

CGColorSpaceRef colorSpace =CGImageGetColorSpace(self.CGImage);

CGFloat cols =self.size.width;

CGFloat rows =self.size.height;

cv::Mat cvMat(rows, cols,CV_8UC4);
// 8 bits per component, 4 channels

CGContextRef contextRef =
CGBitmapContextCreate(cvMat.data,                // Pointer to backing data

cols,                     // Width of bitmap

rows,                    // Height of bitmap

8,                         // Bits per component

cvMat.step[0],             // Bytes per row

colorSpace,                // Colorspace

kCGImageAlphaNoneSkipLast |

kCGBitmapByteOrderDefault);
// Bitmap info flags

CGContextDrawImage(contextRef,
CGRectMake(0, 0, cols, rows),
self.CGImage);

CGContextRelease(contextRef);

return cvMat;

}

-(cv::Mat)CVGrayscaleMat

{

CGColorSpaceRef colorSpace =CGColorSpaceCreateDeviceGray();

CGFloat cols =self.size.width;

CGFloat rows =self.size.height;

cv::Mat cvMat =cv::Mat(rows,
cols,CV_8UC1);
// 8 bits per component, 1 channel

CGContextRef contextRef =
CGBitmapContextCreate(cvMat.data,                // Pointer to backing data

cols,                     // Width of bitmap

rows,                    // Height of bitmap

8,                         // Bits per component

cvMat.step[0],             // Bytes per row

colorSpace,                // Colorspace

kCGImageAlphaNone |

kCGBitmapByteOrderDefault);
// Bitmap info flags

CGContextDrawImage(contextRef,
CGRectMake(0, 0, cols, rows),
self.CGImage);

CGContextRelease(contextRef);

CGColorSpaceRelease(colorSpace);

return cvMat;

}

+ (UIImage *)imageWithCVMat:(constcv::Mat&)cvMat

{

return [[[UIImagealloc]
initWithCVMat:cvMat]autorelease];

}

- (id)initWithCVMat:(constcv::Mat&)cvMat

{

NSData *data = [NSDatadataWithBytes:cvMat.datalength:cvMat.elemSize()
* cvMat.total()];

CGColorSpaceRef colorSpace;

if (cvMat.elemSize() == 1)

{

colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceGray();

}

else

{

colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceRGB();

}

CGDataProviderRef provider =CGDataProviderCreateWithCFData((CFDataRef)data);

CGImageRef imageRef =
CGImageCreate(cvMat.cols,                                    // Width

cvMat.rows,                                    // Height

8,                                             // Bits per component

8 * cvMat.elemSize(),                          // Bits per pixel

cvMat.step[0],                                 // Bytes per row

colorSpace,                                    // Colorspace

kCGImageAlphaNone |
kCGBitmapByteOrderDefault, 
// Bitmap info flags

provider,                                      // CGDataProviderRef

NULL,                                          // Decode

false,                                         // Should interpolate

kCGRenderingIntentDefault);                    // Intent

self = [selfinitWithCGImage:imageRef];

CGImageRelease(imageRef);

CGDataProviderRelease(provider);

CGColorSpaceRelease(colorSpace);

return
self;

}

@end

好了，上面的都是准备工作，具体的代码其实很简单

cv::Mat grayFrame,_lastFrame, mask,bgModel,fgModel;

_lastFrame = [self.preview.imageCVMat];

cv::cvtColor(_lastFrame, grayFrame,cv::COLOR_RGBA2BGR);//转换成三通道bgr

cv::Rect rectangle(1,1,grayFrame.cols-2,grayFrame.rows -2);//检测的范围

//分割图像

cv::grabCut(grayFrame, mask, rectangle, bgModel, fgModel, 3,cv::GC_INIT_WITH_RECT);//openCv强大的扣图功能

int nrow = grayFrame.rows;

int ncol = grayFrame.cols * grayFrame.channels();

for(int j=0; j<nrow; j++){//扣图，不知道这样写对不对，我也是新手，请大家多多指教

for(int i=0; i<ncol; i++){

uchar val = mask.at<uchar>(j,i);

if(val==cv::GC_PR_BGD){

grayFrame.at<cv::Vec3b>(j,i)[0]= ‘\255‘;

grayFrame.at<cv::Vec3b>(j,i)[1]= ‘\255‘;

grayFrame.at<cv::Vec3b>(j,i)[2]= ‘\255‘;

}

}

}

cv::cvtColor(grayFrame, grayFrame,cv::COLOR_BGR2RGB); //转换成彩色图片

_preview.image = [[UIImagealloc]
initWithCVMat:grayFrame];//显示结果

上面的代码测试可用，其实这里最关键的代码是使用了opencv的grabCut
图像分割函数

grabCut函数的API说明如下：

void cv::grabCut( InputArray _img, InputOutputArray _mask, Rect rect,

InputOutputArray _bgdModel, InputOutputArray _fgdModel,

int iterCount, int mode )

/*

****参数说明：

img——待分割的源图像，必须是8位3通道（CV_8UC3）图像，在处理的过程中不会被修改；

mask——掩码图像，如果使用掩码进行初始化，那么mask保存初始化掩码信息；在执行分割的时候，也可以将用户交互所设定的前景与背景保存到mask中，然后再传入grabCut函数；在处理结束之后，mask中会保存结果。mask只能取以下四种值：

GCD_BGD（=0），背景；

GCD_FGD（=1），前景；

GCD_PR_BGD（=2），可能的背景；

GCD_PR_FGD（=3），可能的前景。

如果没有手工标记GCD_BGD或者GCD_FGD，那么结果只会有GCD_PR_BGD或GCD_PR_FGD；

rect——用于限定需要进行分割的图像范围，只有该矩形窗口内的图像部分才被处理；

bgdModel——背景模型，如果为null，函数内部会自动创建一个bgdModel；bgdModel必须是单通道浮点型（CV_32FC1）图像，且行数只能为1，列数只能为13x5；

fgdModel——前景模型，如果为null，函数内部会自动创建一个fgdModel；fgdModel必须是单通道浮点型（CV_32FC1）图像，且行数只能为1，列数只能为13x5；

iterCount——迭代次数，必须大于0；

mode——用于指示grabCut函数进行什么操作，可选的值有：

GC_INIT_WITH_RECT（=0），用矩形窗初始化GrabCut；

GC_INIT_WITH_MASK（=1），用掩码图像初始化GrabCut；

GC_EVAL（=2），执行分割。

*/

参考文章：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8534954

时间： 2024-11-02 21:19:32

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