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int Images_number 256;//图片集中图片的数量
int step_x 80; //将图片剪裁为80*45大小
int step_y 45;Mat srcImage;
vectorMat load_Images;//图片集容器
char filename[30];//存储图片名字
for (int i 0; i Images_number; i) {Mat dstImage;sprintf_s(filename, ./风景图/ysu (%d).jpg, i);cout filename endl;srcImage imread(filename); //Mat类图像resize(srcImage, dstImage, Size(step_x, step_y), 0, 0, INTER_NEAREST);load_Images.push_back(dstImage);
}
cout 图片加载完毕 endl;
主要用到了利用sprintf函数得到图片集有规律的命名然后for循环依次将imread到的图片push_back添加到Mat容器内就可以了。二百多张图片如何快速整齐的命名看链接。https://jingyan.baidu.com/article/b87fe19e4834a95218356814.html2调整原模板图的尺寸大小//【2】将原模板图扩大到合适尺寸
Mat originalImage, showImage;
originalImage imread(彦.jpg);
imshow(彦, originalImage);
resize(originalImage, showImage, Size(1600, 2700));
没啥好说的就在基本保持原先长宽比例的条件下让长宽都是90*45图片集被裁剪的大小的整数倍就好了。3计算图片集直方图//【3】计算图片集的直方图
int width showImage.cols; //模板图的长宽
int height showImage.rows;
Mat frame;
vectorMatND hsit_list;//直方图容器
//计算直方图的参数准备
int bins 128; //直条数
int hist_sizes[] { bins,bins,bins }; //存放每个维度的直方图尺寸数组 // 均为256条宽度
float range[] { 0,256 }; //每一维数组的取值范围 // 均为0-255高度
const float* ranges[] { range,range,range };
int channels[] { 0,1,2 };
//for循环计算图片集的直方图并存储
for (int i 0; i Images_number; i) {/*load_Images[i].copyTo(frame);*/MatND hsit_RGB;Mat frame;load_Images[i].copyTo(frame);calcHist(frame, 1, channels, Mat(), hsit_RGB, 3, hist_sizes, ranges, true, false);hsit_list.push_back(hsit_RGB);
}
和第一步套路类似循环计算了图片集所有图的直方图并存储到了一个直方图容器内。4遍历彦模板图计算每一小块的直方图并对比替换//【4】遍历寻找最匹配的图片并替换
int number_order;
for (int x 0; x height; x x step_y) {for (int y 0; y width; y y step_x) {Mat roiImage montageImage(Rect(y, x, step_x, step_y));//Rect(y, x, step_x, step_y)//参数准备MatND hsit_roi;double match_ 0.0;//匹配度calcHist(roiImage, 1, channels, Mat(), hsit_roi, 3, hist_sizes, ranges, true, false);for (int i 0; i Images_number; i) {double match;match compareHist(hsit_roi, hsit_list[i], HISTCMP_CORREL);if (match match_) {//寻找对比对最高的number_order i;match_ match;}}load_Images[number_order].copyTo(roiImage);}
}
cout 【4】遍历寻找最匹配的图片并替换成功 endl;
首先两个步长分别为step_y和step_x的循环是遍历原图模板各个小块区域并计算该块的直方图。之后用一个for循环在第三步得到的直方图容器内寻找与该块直方图匹配度最高的风景图片然后将该风景图片替换原图对应区域。到此运行完毕我们就可以得到一个不太完美的蒙太奇图片了虽然有些粗糙但已经可以看出来了叭效果可以调节裁剪的大小或者原图模板的大小来改善。但以我代码设置的参数执行完都要好几分钟如果有什么优化建议可以交流哈。来看看女王的腿嗯竟然是用碑组成的。我们还可以通过第五步将上图左图与右图加权得到更为逼真的蒙太奇画像。5将效果图与原图加和Mat dstImage;
addWeighted(showImage, 0.4, montageImage, 0.6, 0, dstImage);
imwrite(结果图.jpg, dstImage);
imwrite(show.jpg, montageImage);
加和后的效果图效果是不是好一些了可以更改参数使效果更好。由于我还有毛概论文没写就不瞎搞了~THE END本文灵感来自知乎三木青年代码都是我自己敲的网上关于蒙太奇的大概只有我用的C了python代码可以看知乎链接https://zhuanlan.zhihu.com/p/168667043这么好的一篇文能不能求个赞呢
