这个是我自己做的粗略的螺旋丸的图,导出为png并带有alpha通道。
最后和一只狗合成成这个样子。
效果还是可以的。
为了实现这个效果,首先我们要明白具有透明通道的图片的OpenCV的读取方式。在OpenCV里,正常是读取图像和写入图像默认都是忽略透明通道的,如果想要读取原图像中的透明通道,则在使用imread()
函数时,后面的参数要使用CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED
参数或是直接写-1也可以。比如:
Mat inimg = imread("dog.png", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED); // 读取透明通道
// 输出RGBA数值
cout << (int)inimg.at<Vec4b>(0,0)[0] << endl
<< (int)inimg.at<Vec4b>(0,0)[1] << endl
<< (int)inimg.at<Vec4b>(0,0)[2] << endl
<< (int)inimg.at<Vec4b>(0,0)[3] << endl;
这样我们读取的图片就有了四个通道,也就是BGRA四个通道,第四个就是Alpha通道,这个通道通过0-255的数值来代表该像素的透明度。
我通过split函数分解矩阵的通道把png图片分解为B1矩阵,G1矩阵,R1矩阵,A1矩阵把背景图片分解为了B0矩阵,G0矩阵,R0矩阵。于是叠加的结果:令alpha = A1 , 令beta = 255 - alpha。
#include <vector>
#include <stdio.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int cvAdd4cMat_q(cv::Mat &dst, cv::Mat &scr, double scale);
int main()
{
char str[16];
Mat img1 = imread("bk.jpg"), img2 = imread("img.png", -1);
Mat img1_t1(img1, cvRect(0, 0, img2.cols, img2.rows));
cvAdd4cMat_q(img1_t1,img2,1.0);
imshow("final",img1);
waitKey(0);
return 0;
}
int cvAdd4cMat_q(cv::Mat &dst, cv::Mat &scr, double scale)
{
if (dst.channels() != 3 || scr.channels() != 4)
{
return true;
}
if (scale < 0.01)
return false;
std::vector<cv::Mat>scr_channels;
std::vector<cv::Mat>dstt_channels;
split(scr, scr_channels);
split(dst, dstt_channels);
CV_Assert(scr_channels.size() == 4 && dstt_channels.size() == 3);
if (scale < 1)
{
scr_channels[3] *= scale;
scale = 1;
}
for (int i = 0; i < 3; i++)
{
dstt_channels[i] = dstt_channels[i].mul(255.0 / scale - scr_channels[3], scale / 255.0);
dstt_channels[i] += scr_channels[i].mul(scr_channels[3], scale / 255.0);
}
merge(dstt_channels, dst);
return true;
}
#include <stdio.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
int cvAdd4cMat_q(cv::Mat &dst, cv::Mat &scr, double scale);
int main()
{
char str[16];
Mat img1 = imread("bk.jpg"), img2 = imread("img.png", -1);
Mat img1_t1(img1, cvRect(0, 0, img2.cols, img2.rows));
cvAdd4cMat_q(img1_t1,img2,1.0);
imshow("final",img1);
waitKey(0);
return 0;
}
int cvAdd4cMat_q(cv::Mat &dst, cv::Mat &scr, double scale)
{
if (dst.channels() != 3 || scr.channels() != 4)
{
return true;
}
if (scale < 0.01)
return false;
std::vector<cv::Mat>scr_channels;
std::vector<cv::Mat>dstt_channels;
split(scr, scr_channels);
split(dst, dstt_channels);
CV_Assert(scr_channels.size() == 4 && dstt_channels.size() == 3);
if (scale < 1)
{
scr_channels[3] *= scale;
scale = 1;
}
for (int i = 0; i < 3; i++)
{
dstt_channels[i] = dstt_channels[i].mul(255.0 / scale - scr_channels[3], scale / 255.0);
dstt_channels[i] += scr_channels[i].mul(scr_channels[3], scale / 255.0);
}
merge(dstt_channels, dst);
return true;
}
最终使用这个方法,可以到达前图的效果。