如何使用openCV python将图像的蒙版部分替换为另一个图像？

Question

目标是用另一个图像替换图像的一部分。我打算做的是获取原始照片的segment map，并将原始照片的选定部分替换为另一张图像。

例如，这是一张原始照片的segment map的照片：

我想用另一个人模型（不同的人）替换那个粉红色的片段蒙版：

我应该怎么做呢？我正在考虑根据粉红色 （RGB 值为 192,128,128） 和 bitwise_and 这两个图像来选择 ROI？但我不太确定如何做到这一点，或者这是否是最好的方法。

我知道粉红色面具和样本人并不完全适合，但我只想能够先将模型适合粉红色部分，然后再缩放或变换它。

任何建议都会很棒！谢谢！

Answer 1

加载库并读取图像

from __future__ import division
import cv2
import numpy as np

guy_img = cv2.imread('path')
target_img = cv2.imread('path')

获取该人（每个非零像素）和目标蒙版（粉红色区域）的边界框。

a = np.where(guy_img > 0)
b = np.where(target_img == 129)  # picked one of the channels in your image
bbox_guy = np.min(a[0]), np.max(a[0]), np.min(a[1]), np.max(a[1])
bbox_mask = np.min(b[0]), np.max(b[0]), np.min(b[1]), np.max(b[1])

注意，当我加载目标图像时，值与您提供的值不同。图像边缘还有一些白色像素。这可能只是由于图像被上传到 imgur 并下载。如果你的值是正确的并且你的图像的其余部分是完全黑色的，除了粉红色区域你可以得到所有非零像素，就像我用 np.where(target_img > 0) 为家伙图像所做的那样。

现在只获取家伙和蒙版区域的值

guy = guy_img[bbox_guy[0]:bbox_guy[1], bbox_guy[2]:bbox_guy[3],:]
target = target_img[bbox_mask[0]:bbox_mask[1], bbox_mask[2]:bbox_mask[3],:]

将人的大小调整为与面具相同的比例/形状

guy_h, guy_w, _ = guy.shape
mask_h, mask_w, _ = target.shape
fy = mask_h / guy_h
fx = mask_w / guy_w
scaled_guy = cv2.resize(guy, (0,0), fx=fx,fy=fy)

用男人图像值重新分配目标图像的蒙版区域

for i, row in enumerate(range(bbox_mask[0], bbox_mask[1])):
    for j, col in enumerate(range(bbox_mask[2], bbox_mask[3])):
        target_img[row,col,:] = scaled_guy[i,j,:]

cv2.imshow('', target_img)
cv2.waitKey(0)

Answer 2

在继续实施之前，您首先需要考虑几件事情。

• 蒙版图像的背景一致？蒙面斑点的颜色是否一致？
• 要添加图像的蒙版和对象的大小。

我建议您首先在粉红色分段图像上找到 ROI 的大小、颜色和位置。根据蒙版图像缩放对象（男孩图像）的尺寸，因此更容易将对象图像蒙版到粉红色部分。

然后您可以创建一个尺寸类似于蒙版图像的图像（让我们称之为第一步图像）。将缩放的对象图像添加到从粉红色斑点分析获得的位置。这样，您将拥有两个具有相似尺寸和相似比例的图像。

对于第一步的图像和粉色 ROI 应该很容易在视觉上重叠。

如果您想要精确的粉红色，则如果蒙版图像上的同一位置像素为黑色，则将第一步图像上的所有像素替换为黑色像素。否则就让它成为它的样子。

if(mask[i][j] == black){ step_one[i][j] = black }

这使得粉红色部分被对象图像掩盖。