[6]OCR -- seamlessClone泊松融合 opencv有相关的函数可以直接调用 前面的博客里看了很多融合效果非常好的例子,下面来说一下这个算法的问题。 现在自己有一张图,图上有一只羊,比如: 然后我可以通过目标检测的方式检测出这只羊,得到一个mask: 最后我想把这只羊放到另一群羊当中,背景图像为: 这里用了Poisson融合,...
计算完毕后,接下来把目标图像的梯度场覆盖到背景图像的梯度场上,求得融合图像的梯度场。 接下来求融合图像的散度,已知融合图像的梯度场,求散度只需求导即可。 最后,进行泊松重建,求解泊松方程组:Ax=b。A是构建的系数矩阵,b是散度值,x是融合图像的像素值,求解得到x之后就能重建融合图像。 2. 代码实现: opencv把...
本文实例为大家分享了python实现泊松图像融合的具体代码,供大家参考,具体内容如下 from __future__ import division import numpy as np import scipy.fftpack import scipy.ndimage import cv2 import matplotlib.pyplot as plt #sns.set(style="darkgrid") def DST(x): """ Converts Scipy's DST output to ...
OpenCV:用于图像处理的基本操作,如读取图像、计算梯度等。 NumPy:用于数值计算,如创建掩膜、处理图像数据等。 3. Python代码示例,展示泊松融合的基本实现步骤 以下是一个使用OpenCV和NumPy实现泊松融合的Python代码示例: python import cv2 import numpy as np # 读取目标图像和源图像 target_img = cv2.imread('targe...
seamlessClone这个泊松函数在Opencv2里没有,所以我重新去下opencv3。下来opencv3后,发现报错提示我Numpy跟不上版本,本来装的是Numpy1.9,说要升级到10以上。然后跑去sourceforge里补了一个numpy 1.10.2。当环境配好之后,seamlessClone就自己通了。详细代码是这样的:...
对上面结果图进行取关键点,利用三角仿射把被融合图片的脸部轮廓、关键点变形为上面得到的脸部关键点 处理结果: 最后一步把融合后的脸部贴到模特图上 用泊松融合算法贴到模特图上。泊松融合可以使用opencv提供的函数 函数: 最终结果: 不够满意就继续美颜,我上篇python+OpenCV的教程中有提到,就几行Python代码。
本文基于OpenCV针对相同脸部角度、相似肤色场景实现完美换脸。最终效果如下所示(下图为动态图,读者可以仔细观察脸部变化过程): 1 原理 原理如下: 查找脸部关键点 获取关键点凸包,并对凸包点计算delanauy三角形。 每个对应的delanauy三角形做仿射变换 人脸融合 2 查找脸部关键点 脸部关键点可以通过dlib库获取: pip ...
首先获取人脸关键点凸包,即得到处于外围的关键点,直接调用opencv函数cv2.convexHull即可。得到如下所示: 凸包区域 对凸包点计算delanauy三角形,每个三角形区域单独仿射变换。如下所示: `delanauy`三角形 仿射变换实现如下: 代码语言:python 代码运行次数:3
根据人脸特征点获取分别获取人脸掩模对第一个图片仿射变换使其脸部对准摄像头图片中的脸部得到新的图片对人脸掩模执行相同的操作仿射将两个性的得到图取并集（不能让别的地方空了）用opencv对两上面操作，对仿射变换后的a图片和摄像头图片进行泊松融合完整源码：# -*- coding: utf-8 -*-import cv2import dlib...
opencv中的一个方法 泊松融合 图像梯度 图像散度 融合图像散度 通过散度场进行图像重建 泊松融合的一般逻辑 前言 最近碰到一个项目上的难题,是要从电动显微镜对焦的多张图像进行融合。因为,显微镜物镜的景深范围较小,可能在同一视野中有多个需要拍摄的物体位于不同的景深范围内,所以想通过图像的融合,将不同景深上的多...