seamlessClone是OpenCV3后添加的函数,使用此函数可以轻松将一幅图像中的指定目标复制后粘贴到另一幅图像中,并自然的融合。函数说明: 参数: -NORMAL_CLONE: 不保留dst 图像的texture细节。目标区域的梯度只由源图像决定。 -MIXED_CLONE: -MONOCHROME_TRANSFER: 不保留src图像的颜色细节,只有src图像的质地,颜色和目标图...
300)# 使用无缝克隆output=cv2.seamlessClone(source,background,np.zeros(source.shape,source.dtype),center,cv2.NORMAL_CLONE)# 显示结果cv2.imshow('Cloned Image',output)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
使用OpenCV的cv2.seamlessClone函数进行泊松融合。这个函数接受源图像、目标图像、掩模和融合位置作为参数: python # 定义融合的位置 center = (100, 100) # 指定融合的中心位置 # 进行泊松融合 output = cv2.seamlessClone(source, target, mask, center, cv2.NORMAL_CLONE) 5. 显示和保存融合后的图片 最后,使...
仅图像扭曲看起来就很糟糕。将其与Seamless Cloning结合使用,结果是神奇的!我写了一篇文章,解释的细节在这里。 这是OpenCV 3中的一项功能,可让您无缝地将源图像的一部分(由掩码标识)克隆到目标图像上。 python: output = cv2.seamlessClone(src, dst, mask, center, cv2.NORMAL_CLONE) c++: seamlessClone(src,...
flags=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_REFLECT_101) return dst 篇幅原因,这里不贴出其他实现代码。需要代码的直接拉到文章最后,免费获取源码。 4 人脸融合 人脸融合使用泊松融合比较适合: ...cv2.seamlessClone(dst, to_img, p_mask, center, cv2.NORMAL_CLONE)... 举报/反馈 发表评论 发表 设...
通过调用cv2.seamlessClone函数,我们可以轻松实现无缝克隆。 例如,我们可以将一架飞机克隆到傍晚的天空中,使其看起来像是真实存在的一样。这个过程中,我们需要先创建一个粗糙的掩码来覆盖飞机区域,然后调用无缝克隆函数进行合成。 泊松图像编辑泊松图像编辑是另一种实现图像克隆的技术,它主要用于图像修复和细节增强。与...
() cv2.seamlessClone() cv2.selectROI() cv2.selectROIs() cv2.sepFilter2D() cv2.setIdentity() cv2.setMouseCallback() cv2.setNumThreads() cv2.setRNGSeed() cv2.setTrackbarMax() cv2.setTrackbarMin() cv2.setTrackbarPos() cv2.setUseOpenVX() cv2.setUseOptimized() cv2.setWindowProperty() cv2...
(int) try: output_face = cv2.seamlessClone(generated_face, face_image_cropped, mask_fake, (cx, cy), cv2.NORMAL_CLONE) except: print('Skip') continue fake_face_image = cv2.resize(output_face, (face_image.shape[1], face_image.shape[0])) fake_face_image = fake_face_image[..., ...
在定义完掩模之后,我们可以使用OpenCV的`cv2.seamlessClone()`函数进行泊松融合。 ``` result = cv2.seamlessClone(foreground, background, background_mask, (100, 100), cv2.NORMAL_CLONE) ``` 在这个例子中,我们将前景图像合并到背景图像的位置(100, 100)。`cv2.NORMAL_CLONE`参数指定我们使用默认的融合方...
When I use a function: cv::seamlessClone,work well under normal conditions。 But when I use it in an environment with Pytorch,I got the following mistakes:“Segmentation fault”。 Occurs in the following version: opencv 4.1.1 /opencv 4.2.0 P...