Alpha图像混合

使用python进行PNG图像和JPEG图像的通道混合

• • 图像通道介绍
  • 如何利用OpenCV实现？
  • 结语&下一章预告

图像通道介绍

图像在计算机中是以数字矩阵形式存储的，我们常见的图像是JPEG格式，后缀为JPEG或者JPG，此种图像对应的矩阵有三个通道，代表着每个像素有R红，G绿，B蓝三个颜色分量。另一种常见的无损压缩图像格式为PNG，不同于JPEG，此格式的图像在计算机中有四个通道，第四个通道Alpha代表透明度。本文要做的就是将一个PNG图像的前景(RGB通道部分叠加到另一个背景图像上，类似于PS的抠图操作)

如何利用OpenCV实现？

下面来看下代码实现部分，首先是python的实现：

  

   

    

     

    
    

     

      import numpy as np
     
    
   

    

     

    
    

     

      import cv2
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      foreGroundImage = cv2.imread("foreGroundAsset.png",-1)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      ## 先将通道分离
     
    
   

    

     

    
    

     

      b,g,r,a = cv2.split(foreGroundImage)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      #得到PNG图像前景部分，在这个图片中就是除去Alpha通道的部分
     
    
   

    

     

    
    

     

      foreground = cv2.merge((b,g,r))
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      #得到PNG图像的alpha通道，即alpha掩模
     
    
   

    

     

    
    

     

      alpha = cv2.merge((a,a,a))
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      background = cv2.imread("backGround.jpg")
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      #因为下面要进行乘法运算故将数据类型设为float，防止溢出
     
    
   

    

     

    
    

     

      foreground = foreground.astype(float)
     
    
   

    

     

    
    

     

      background = background.astype(float)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imwrite("alpha.jpg",alpha)
     
    
   

    

     

    
    

     

      #将alpha的值归一化在0-1之间，作为加权系数
     
    
   

    

     

    
    

     

      alpha = alpha.astype(float)/255
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imshow("alpha",alpha)
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.waitKey(0)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      #将前景和背景进行加权，每个像素的加权系数即为alpha掩模对应位置像素的值，前景部分为1，背景部分为0
     
    
   

    

     

    
    

     

      foreground = cv2.multiply(alpha,foreground)
     
    
   

    

     

    
    

     

      background = cv2.multiply(1-alpha,background)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      outImage = foreground + background
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imwrite("outImage.jpg",outImage)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.imshow("outImg",outImage/255)
     
    
   

    

     

    
    

     

      cv2.waitKey(0)
     
    
  
 

同样，给出C++的实现代码：

  

   

    

     

    
    

     

      #include opencv2/opencv.hpp
     
    
   

    

     

    
    

     

      using namespace cv;
     
    
   

    

     

    
    

     

      using namespace std;
     
    
   

    

     

    
    

     

      int main()
     
    
   

    

     

    
    

     

      {
     
    
   

    

     

    
    

     
 // 读图像
     
    
   

    

     

    
    

     

       Mat foreground = imread("puppets.png");
     
    
   

    

     

    
    

     

       Mat background = imread("ocean.png");
     
    
   

    

     

    
    

     

       Mat alpha = imread("puppets_alpha.png"); 
     
    
   

    

     

    
    

     
 // 为做乘法不溢出，将格式转换为32F的，代表32维浮点数
     
    
   

    

     

    
    

     

       foreground.convertTo(foreground, CV_32FC3);
     
    
   

    

     

    
    

     

       background.convertTo(background, CV_32FC3);
     
    
   

    

     

    
    

     
 // 将alpha掩模的值归一化在0-1之间
     
    
   

    

     

    
    

     

       alpha.convertTo(alpha, CV_32FC3, 1.0/255); // 
     
    
   

    

     

    
    

     
 // 保存合成图像
     
    
   

    

     

    
    

     

       Mat ouImage = Mat::zeros(foreground.size(), foreground.type());
     
    
   

    

     

    
    

     
 // 前景乘以alpha
     
    
   

    

     

    
    

     

       multiply(alpha, foreground, foreground); 
     
    
   

    

     

    
    

     
 // 背景乘以1-alpha
     
    
   

    

     

    
    

     

       multiply(Scalar::all(1.0)-alpha, background, background); 
     
    
   

    

     

    
    

     
 // 相加
     
    
   

    

     

    
    

     

       add(foreground, background, ouImage);
     
    
   

    

     

    
    

     
 // 显示图像
     
    
   

    

     

    
    

     

       imshow("alpha blended image", ouImage/255);
     
    
   

    

     

    
    

     

       waitKey(0);   
     
    
   

    

     

    
    

     
 return 0;
     
    
   

    

     

    
    

     

      }
     
    
  
 

结果示意：

结语&下一章预告

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