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  • 自己动手,实现“你的名字”滤镜

        我喜欢《你的名字》这个故事,前一段时间在微信上使用过它的滤镜,实现的效果很惊艳,应该类似于下面的这些结果
        
        这三幅图应该都是手机版本制作的,它们一个比较显著的特点是分辨率比较相似。如何实现类似的效果了?(注意后面两图天上的云是相同的)
        首先我想到的是Prisma的实现方法,这种实现方法,最后得到的是纹理的转换,效果应该说非常好,但是依赖于深度学习,目前这个方面掌握的不是很明确。而且显然上面三图不是纹理转换。
        继续寻找,主要参考《实现<你的名字>同款滤镜,python+opencv》等相关资料。
    一、问题分析
          
           对于这样一副图片,如果想变成《你的名字》这种效果,需要做以下事情
        (一)背景(天空)分割,替换后再融合
        在自然界的图片中,很难出现动漫中大多大多的云彩。首先需要将背景(天空)分割出来,替换成动漫的天空,并且在很好地融合回去。
        需要实现的技术:1.背景(天空)分割;2.再融合。需要准备的材料:1.大块的动漫云图
        (二)前景色调转换
        为了实现漫画中具有卡通意味的前景色调,需要对前面切割下来的前景图片进行色调转换。
        需要实现的技术:3.LUT和色块制作
      (三)程序框架
        需要实现的技术:基于GOMfcTemplate2,实现图像的输入输出、滤镜操作的参数选择等基础操作
    二、材料准备
    1.大朵的云。先找到一副自然界中的云。
    再准备(制作)一幅动漫的云和一副星空的图片.
    三、算法实验
    1.背景(天空)分割,采用材料中的方法,修改形态学部分
    /************************************************************************/
    /* 1.背景(天空)分割                                                                  */
    /************************************************************************/
        cvtColor(matSrc,temp,COLOR_BGR2HSV);
        split(temp,planes);
        equalizeHist(planes[2],planes[2]);//对v通道进行equalizeHist
        merge(planes,temp);
        inRange(temp,Scalar(100,43,46),Scalar(124,255,255),temp);
        erode(temp,temp,Mat());//形态学变换,填补内部空洞
        dilate(temp,temp,Mat());
        imshow("原始图",matSrc);
    对于这幅图来说,效果不错(右上角明显的是错误,而塔中间的一个很小的空洞,最后生成的效果应该可以忽略不计)

    2.再融合
    以此为mask,直接将云图拷贝过来(之前需要先做尺度变换,就是resize)  距离变换?
    cvtColor(temp,mask,COLOR_BGR2GRAY);//将结果存入mask
    resize(matCloud,matCloud,matSrc.size());
    matCloud.copyTo(matSrc,mask);
    这个时候看图片,还是有很多瑕疵的,特别是下方护栏的边缘的地方。但是对于这样的图片,其前景和背景的分割,主要部分的效果还是非常不错的;
    所以采用seamlessclone,得到以下结果
    //seamless clone
        Point center(matSrc.cols/2,matSrc.rows/2);
        Mat normal_clone;
        Mat mixed_clone;
        Mat monochrome_clone;
        seamlessClone(matCloud, matSrc, mask, center, normal_clone, NORMAL_CLONE);
        seamlessClone(matCloud, matSrc, mask, center, mixed_clone, MIXED_CLONE);
        seamlessClone(matCloud, matSrc, mask, center, monochrome_clone, MONOCHROME_TRANSFER);
    NORMAL_CLONE
    MIXED_CLONE
    MONOCHROME_TRANSFER
    相比较之下,MIXED_CLONE对原图纹理的保存更好一些,对有错误的地方的进行了很好地遮盖。
    3.LUT和色卡制作
    色调转换的意义,在于使得全图具有更多的“卡通”意味在厘米,毕竟我们想要实现的最终效果想要类似“你的名字”。那么什么是“动漫”的效果?这是一个见仁见智的问题。我找到一些做得较好的转换
    巧用Photoshop滤镜将肖像照片变成卡通特效_天极软件巧用Photoshop滤镜将肖像照片变成卡通特效_天极软件
    103126cmxj9137zh5j7n1h.jpg103130jjg4gy4upgiynxmj.jpg
    总的来说,卡通的效果是“颜色更加鲜艳”“细节比较少”等,是一个比较主观的定义;对于”你的名字“这个效果来说,应该还有一个色调的变换
    那么,就以表面模糊、彩色直方图均衡以及色相调整这些比较容易实现的方法来达到目的。
     step1.双边滤波
    step2.彩色直方图
    step3.饱和度调整


        /************************************************************************/
        /* 3.卡通画处理                                                            */
        /************************************************************************/
        //双边滤波
        bilateralFilter(mixed_clone,temp,5,10.0,2.0);
        //彩色直方图均衡,将RGB图像转到YCbCr分量,然后对Y分量上的图像进行直方图均衡化
        cvtColor(temp,temp,COLOR_BGR2YCrCb);
        split(temp,planes);
        equalizeHist(planes[0],planes[0]);
        merge(planes,temp);
        cvtColor(temp,temp,COLOR_YCrCb2BGR);
        //提高饱和度
        Mat Img_out(temp.size(), CV_32FC3);  
        temp.convertTo(Img_out, CV_32FC3);  
        Mat Img_in(temp.size(), CV_32FC3);  
        temp.convertTo(Img_in, CV_32FC3);  
        // define the iterator of the input image  
        MatIterator_<Vec3f> inp_begin, inp_end;  
        inp_begin=Img_in.begin<Vec3f>();  
        inp_end =Img_in.end<Vec3f>();  
        // define the iterator of the output image  
        MatIterator_<Vec3f> out_begin, out_end;  
        out_begin=Img_out.begin<Vec3f>();  
        out_end =Img_out.end<Vec3f>();  
        // increment (-100.0, 100.0)  
        float Increment=50.0/100.0;   //饱和度参数调整
        float delta=0;  
        float minVal, maxVal;  
        float t1, t2, t3;  
        float L,S;  
        float alpha;  
        for(; inp_begin!=inp_end; inp_begin++, out_begin++)  
        {  
            t1=(*inp_begin)[0];  
            t2=(*inp_begin)[1];  
            t3=(*inp_begin)[2];  
            minVal=std::min(std::min(t1,t2),t3);  
            maxVal=std::max(std::max(t1,t2),t3);  
            delta=(maxVal-minVal)/255.0;  
            L=0.5*(maxVal+minVal)/255.0;  
            S=std::max(0.5*delta/L, 0.5*delta/(1-L));  
            if (Increment>0)  
            {  
                alpha=max(S, 1-Increment);  
                alpha=1.0/alpha-1;  
                (*out_begin)[0]=(*inp_begin)[0]+((*inp_begin)[0]-L*255.0)*alpha;  
                (*out_begin)[1]=(*inp_begin)[1]+((*inp_begin)[1]-L*255.0)*alpha;  
                (*out_begin)[2]=(*inp_begin)[2]+((*inp_begin)[2]-L*255.0)*alpha;  
            }  
            else  
            {  
                alpha=Increment;  
                (*out_begin)[0]=L*255.0+((*inp_begin)[0]-L*255.0)*(1+alpha);  
                (*out_begin)[1]=L*255.0+((*inp_begin)[1]-L*255.0)*(1+alpha);  
                (*out_begin)[2]=L*255.0+((*inp_begin)[2]-L*255.0)*(1+alpha);  
            }  
        }  
        Img_out /=255;
        Img_out.convertTo(matDst,CV_8UC3,255);
    算法部分各种结果展现
    现在看来,结果还是不很想”你的名字“的效果,但是美化的效果是有的。存在比较大的硬伤就是天空算法中,会找到一些边界,比如。
    为什么会出现这种情况?因为seamlessClone只是clone算法,而不是融合算法,所以需要后续优化。
    四、工程实现
    基于GOMfcTemplate2,实现图像的输入输出、滤镜操作的参数选择等基础操作
    下一步,还需要继续研究清楚各种算法的原理,得到更好的结果。

       2017年7月25日19:18:45 前面的问题没有解决完,耽搁了几天:
    一个是最上面边缘的不和谐过渡问题,我重新学习了一下《实现<你的名字>同款滤镜》,他的解决方法更好,主要是在seamless的时候,不是全图融合,而是找出轮廓后再融合。
    //2017年7月25日 添加寻找白色区域最大外接矩形的代码
        VP maxCountour = FindBigestContour(mask);
        Rect maxRect = boundingRect(maxCountour);
        if (maxRect.height == 0 || maxRect.width == 0)
           maxRect =  Rect(0,0,mask.cols,mask.rows);//特殊情况
        
        //暴力拷贝
        matDst = matSrc.clone();
        resize(matCloud,matCloud,matDst.size());
        matCloud.copyTo(matDst,mask);
        //为seamless准备材料
        resize(matCloud,matCloud,maxRect.size());
        //seamless clone
        Point center =  Point ((maxRect.x+maxRect.width)/2,(maxRect.y+maxRect.height)/2);//中间位置为蓝天的背景位置
        Mat normal_clone;
        Mat mixed_clone;
        Mat monochrome_clone;
        seamlessClone(matCloud, matSrc, mask, center, normal_clone, NORMAL_CLONE);
        seamlessClone(matCloud, matSrc, mask, center, mixed_clone, MIXED_CLONE);
        seamlessClone(matCloud, matSrc, mask, center, monochrome_clone, MONOCHROME_TRANSFER);
    这个时候,结果就更是perfect了,和原文一样,我采用NORMAL_CLONE 的方法,目前的结果为
    而在曾经出现过问题的地方,有所收敛
    好看多了
    修改代码的时候需要注意mask的修改,这点在代码里面说明了,自己看。
    二个是,我感觉现在前景虽然对比度提高,颜色鲜艳,但明显不是动漫的感觉呀。漫画的效果肯定是有一些论文的,
    依稀记得《master opencv with practical projects》第一章实现cartoon效果,
    但是这个效果也太随意了(这篇文章在作者一定是个爸爸,妈妈是不会放自己小孩这样的图片的)。找到它的代码进行修改
    应该还可以进一步提高,但是这个效果很有意思,开源之,大家可以一起来看。
    2017年7月28日19:21:27
    进一步思考,这种融合效果能否用于图像拼接?进行了一些常识
        Mat matreult = Mat(normal_clone.rows + 30,matCloud.cols,CV_8UC3,Scalar(0));
        Mat halfTop = matreult(Rect(0,0,maxRect.width,30));
        Mat halfDown= matreult(Rect(0,30,normal_clone.cols,normal_clone.rows));
        matTop.copyTo(halfTop);
        normal_clone.copyTo(halfDown);
        Mat matNormal = matreult.clone();
        mixed_clone.copyTo(halfDown);
        Mat matMixed = matreult.clone();
        monochrome_clone.copyTo(halfDown);
        Mat matMonochrome = matreult.clone();
    可以看到,在边缘部分,由于meanlessclone进行了全局的处理,所以和原图的差距比较大,反而造成了新的误差,所以可能直接适用于图像拼接不适合。




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