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第 12 屆 iThome 鐵人賽

DAY 17
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Software Development

【錢不夠買ps的我,只好用OpenCV來修圖了!】系列 第 17

【沒錢ps,我用OpenCV!】Day 17 - 進階修圖4,運用 OpenCV 的終極圖層處理大全, 想P圖該怎麼P (bitwise_or, and, xor, not, addWeighted)

先來看看今天的結果圖

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200929/20120424EO1VqET8JB.png

-> 此篇文章的程式碼 github

Day17_圖片聯集交集差集_or_and_xor_not_addWeighted.ipynb

前言

基本修圖技能學習完之後,
再來我們要來學一些比較進階會使用的修圖技巧囉!

OpenCV 的 終極圖層處理大全

今天這集是之前
Day 15 - 進階修圖2,OpenCV 當然也有像 ps 圖層的功能! 什麼?圖片也能加減法?! Add, Subtract, AddWeighted

的續集,我們在這篇會把所有 OpenCV 圖層的處理方式都整理起來!

先來看看我們今天的兩張圖

我們的圖一:

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200929/20120424D8fsJinRNo.png

我們的圖二:

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200929/20120424sL4ks0o5Kl.png

cv2.bitwise_or 圖片聯集

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200929/20120424h1WyGSBG32.png

img1_img2_or =cv2.bitwise_or(img1, img2, dst=None, mask=None)

將兩張圖片做聯集,
在這裡因為白色是 (255, 255, 255)
藍色是(255, 0, 0),聯集會留下 白色(255, 255, 255)

(只有要存在都保留。)

小提醒: 在 OpenCV 的世界中,所有顏色都是照 BGR 的順序哦 ~

cv2.bitwise_and 圖片交集

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200929/20120424KfvYpeqVM9.png

img1_img2_and =cv2.bitwise_and(img1, img2, dst=None, mask=None)

將兩張圖片做交集,
在這裡因為白色是 (255, 255, 255)
藍色是(255, 0, 0),交集會留下 藍色(255, 0, 0)

(一個不存在就不留。)

cv2.bitwise_xor 圖片互斥或

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200929/20120424ge2kdjFcyz.png

img1_img2_xor =cv2.bitwise_xor(img1, img2, dst=None, mask=None)

將兩張圖片做互斥或,
在這裡因為白色是 (255, 255, 255)
藍色是(255, 0, 0),互斥或會留下 黃色(0, 255, 255)

(兩個都存在就不留一個存在就留。)

cv2.bitwise_not 圖片非運算

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200929/20120424C91dP5jVHY.png

img1_not =cv2.bitwise_not(img1)

將一張圖片做非運算,
在這裡因為白色是 (255, 255, 255)
非運算會留下 黑色(0, 0, 0)

反過來說,原本黑色的地方,
經過圖片非運算,會變成白色。

實際的運用

運用其實有很多東西能寫... 但今天的版面已經很多內容了,
決定合併到之後的內容再寫。

P圖的問題?

但這裡先給些提示,我們如果真的要實現把一個人P到另外一張圖,
我們直接用 addWeighted 是行不通的,
因為 addWeighted 只有調整透明度後貼上去,
因此貼上去的圖片原本的背景一定還在

那想P圖應該怎麼做呢?

  1. 先將圖片做二值化(之後的內容會提到,簡單來說將圖片變為黑白色)。
  2. 把要挖掉的地方先用成黑色,可能會用到 cv2.bitwise_not
  3. 使用 cv2.bitwise_and 挖掉該區域 (因為黑色=0全挖空,白色=255全保留)
  4. cv2.add 將圖片貼上該空白(被挖掉的)區域 (因為黑色=0,相加沒影響)

可以去想想看上面P圖過程其中的奧秘哦!

Reference

https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/78241973

https://blog.csdn.net/qq_41895190/article/details/82905657

https://medium.com/%E4%B8%80%E5%80%8B%E4%BA%BA%E7%9A%84%E6%96%87%E8%97%9D%E5%BE%A9%E8%88%88/boolean%E5%9C%96%E5%BD%A2%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%B0%8F%E9%81%8A%E6%88%B2-f5bb22a1e1c2

https://blog.csdn.net/jnulzl/article/details/47129887

https://blog.csdn.net/u011028345/article/details/77278467


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