用opencv把小照片合成大照片

这效果实在是不知道该怎么描述…

放一张著名的海报（楚门的世界），大概就这意思。

放大看细节：

正好大计课上提到了 opencv，顺便搞一下。

假设，我们已经通过一顿操作获得了相同尺寸的背景图（bg）和前景图（fg），那么一个自然的想法就是把图片加权合并起来。

# 合并图片
cv2.addWeighted(fg, alpha, bg, beta, gamma)
# alpha，beta 分别代表权重，gamma 代表合成图片的偏移量（也就是明暗）

但是经过实操，这样做效果并不好。画面的协调性很差，背景和前景对比度都很低，看不清楚。

第二个想法就是用小照片拼前景的时候，根据背景的色调把它放在相应的位置上。那么现在我们需要计算两张子图的“色调差”一类的东西，在 opencv 里可以通过计算和比较直方图（histogram）来完成。灰度图的直方图就是计算在每个灰度区间里的像素个数，RGB 的直方图可以任意选定某一通道。

# 计算直方图
hist = cv2.calcHist([img], [0], None, [64], [0, 256])
# 参数顺次为：图片，通道（灰度即为[0]，BGR为[0/1/2]），掩模图像，分组数目，像素值范围
# 注意用中括号括起来

而对于直方图的比较，opencv 提供了三种比较方式：

相关性比较，method = cv.HISTCMP_CORREL，值越大，相关度越高，最大值为 1，最小值为 0
卡方比较，method = cv.HISTCMP_CHISQR ，值越小，相关度越高，最大值无上界，最小值 0
巴氏距离比较，method = cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA，值越小，相关度越高，最大值为 1，最小值为 0

但这个相关性比较范围应该是有问题，我跑出来的是 [-1, 1]。至于这几种比较在操作中实际有什么区别我并不清楚，反着我采用了巴氏距离。

# 比较直方图
temp = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA)

完成了这第二步成片效果还是难以接受。在直接加权的方法下，前景和北京的对比度似乎不能够同时被满足。

通过分析上面的海报，发现它的背景好像不是刻意直接加权上去的，而是主要由前景的主色调自然拼凑成的，类似于马赛克的形式。所以我觉得最重要的区别就是我的图片太少了，不能满足背景对色调的要求。

最后我采用的方法是对背景的每一格进行模糊处理，使之形成大色块，通过抹除细节的方式使前景的呈现更为清晰。

# 均值模糊
img = cv2.blur(img, (a, b))
# a, b 表示取均值的范围

背景图局部效果：

受图片数量的限制，最终效果当然远不及上面的海报，但也只能这样了。

成片就不放了。

完整代码：

import cv2 as cv
import os, random
import numpy as npsize = width, height = 200, 150
row, col = 48, 48
images = []
hists = []
used = []def initialize():print("Resizing, please wait...")readPath = "images0"savePath = "images1"filenames = os.listdir(readPath)for i, filename in enumerate(filenames):img = cv.imread(readPath + '\\' + filename)img = cv.resize(img, size)cv.imwrite(savePath + '\\' + filename, img)img = cv.imread("background0.jpg")img = cv.resize(img, (width * col, height * row))cv.imwrite("background1.jpg", img)print("All images have been resized!")def calcHists():print("Calculating histograms, please wait...")readPath = "images1"filenames = os.listdir(readPath)for i, filename in enumerate(filenames):img = cv.imread(readPath + '\\' + filename)images.append(img)img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)hists.append(cv.calcHist([img], [0], None, [64], [0, 256]))used.append(0)print("All histograms have been calculated!")def solve():bg = cv.imread("background1.jpg")newbg = cv.imread("background1.jpg")for i in range(0, height * row, height):for j in range(0, width * col, width):now = cv.cvtColor(bg[i: i + height, j: j + width, 0: 3], cv.COLOR_BGR2GRAY)nowHist = cv.calcHist([now], [0], None, [64], [0, 256]) # 计算该单元背景的直方图ttt = bg[i: i + height, j: j + width, 0: 3]ttt = cv.blur(ttt, (200, 200))          # 模糊化该单元背景newbg[i: i + height, j: j + width, 0: 3] = tttminimum = 1for k, img in enumerate(images):        # 找色调最统一的if used[k]:continuetemp = cv.compareHist(hists[k], nowHist, cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA) if temp < minimum + 1e-9:minimum = tempindex = kbg[i: i + height, j: j+ width, 0: 3] = images[index]used[index] = 1cv.imwrite("final.jpg", bg)cv.imwrite("newbg.jpg", newbg)if __name__ == "__main__":initialize()calcHists()solve()fg = cv.imread("final.jpg")bg = cv.imread("newbg.jpg")final = cv.addWeighted(fg, 0.5, bg, 0.5, 0)cv.imwrite("final3.jpg", final)

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