在opencv python中混合渐变蒙版

Question

我有一个图像和圆形区域。我需要模糊所有，除了圈区。另外我需要使圆形的边界平滑。
输入：

输出（与掩模图像编辑者成功了，但我认为OpenCV的是仅使用位图掩模）：

现在我在Python代码，这ISN模糊圈子的边界。

def blur_image(cv_image, radius, center, gaussian_core, sigma_x): 
    blurred = cv.GaussianBlur(cv_image, gaussian_core, sigma_x) 
    h, w, d = cv_image.shape 
# masks 
    circle_mask = np.ones((h, w), cv_image.dtype) 
    cv.circle(circle_mask, center, radius, (0, 0, 0), -1) 
    circle_not_mask = np.zeros((h, w), cv_image.dtype) 
    cv.circle(circle_not_mask, center, radius, (2, 2, 2), -1) 
# Computing 
    blur_around = cv.bitwise_and(blurred, blurred, mask=circle_mask) 
    image_in_circle = cv.bitwise_and(cv_image, cv_image, mask=circle_not_mask) 
    res = cv.bitwise_or(blur_around, image_in_circle) 
    return res 

当前版本：
我怎么能模糊圈的边界？在输出的例子中，我在程序中使用了渐变遮罩。在opencv中有类似的东西吗？
UPDATE 04.03
所以，我从this answered topic试图公式和我有什么：

代码：

def blend_with_mask_matrix(src1, src2, mask): 
    res = src2 * (1 - cv.divide(mask, 255.0)) + src1 * cv.divide(mask, 255.0) 
return res 

此代码应工作作为最近类似，但它不会。圆圈中的图像稍有不同。它有一些颜色问题。 问题仍然存在。

Answer 1

所以(mask/255) * blur + (1-mask/255)*another img的主要问题是运营商。他们只在一个频道上工作。下一个问题是使用浮点数来“平滑”。
我已经改变的alpha通道混合到此的代码：
1）我正在为源图像的每个信道和掩模
2）执行公式
3）合并通道

def blend_with_mask_matrix(src1, src2, mask): 
    res_channels = [] 
    for c in range(0, src1.shape[2]): 
     a = src1[:, :, c] 
     b = src2[:, :, c] 
     m = mask[:, :, c] 
     res = cv.add(
      cv.multiply(b, cv.divide(np.full_like(m, 255) - m, 255.0, dtype=cv.CV_32F), dtype=cv.CV_32F), 
      cv.multiply(a, cv.divide(m, 255.0, dtype=cv.CV_32F), dtype=cv.CV_32F), 
      dtype=cv.CV_8U) 
     res_channels += [res] 
    res = cv.merge(res_channels) 
    return res 

而作为渐变蒙版，我只是使用模糊的圆圈。

def blur_image(cv_image, radius, center, gaussian_core, sigma_x): 
    blurred = cv.GaussianBlur(cv_image, gaussian_core, sigma_x) 

    circle_not_mask = np.zeros_like(cv_image) 
    cv.circle(circle_not_mask, center, radius, (255, 255, 255), -1) 
#Smoothing borders 
    cv.GaussianBlur(circle_not_mask, (101, 101), 111, dst=circle_not_mask) 
# Computing 
    res = blend_with_mask_matrix(cv_image, blurred, circle_not_mask) 
    return res 

结果：

据工作比第一个版本有点慢，不流畅的边框，但它的确定。
闭幕提问。

Answer 2

您可以轻松地在使用以下功能可按图像掩码：

def transparentOverlay(src, overlay, pos=(0, 0), scale=1): 
    overlay = cv2.resize(overlay, (0, 0), fx=scale, fy=scale) 
    h, w, _ = overlay.shape # Size of foreground 
    rows, cols, _ = src.shape # Size of background Image 
    y, x = pos[0], pos[1] # Position of foreground/overlay image 

    # loop over all pixels and apply the blending equation 
    for i in range(h): 
     for j in range(w): 
      if x + i >= rows or y + j >= cols: 
       continue 
      alpha = float(overlay[i][j][3]/255.0) # read the alpha channel 
      src[x + i][y + j] = alpha * overlay[i][j][:3] + (1 - alpha) * src[x + i][y + j] 
    return src 

您需要将源图像，然后将覆盖掩码和位置，你要设置的面具。 你甚至可以设置遮罩比例。通过这样调用它。

transparentOverlay(face_cigar_roi_color,cigar,(int(w/2),int(sh_cigar/2))) 

有关详细信息，你可以看看这个链接：Face masking and Overlay using OpenCV python

输出：

Answer 3

我想，也许你想这样的事情。

这是源图像：

的源所迷离-对：

的掩模alphablened-对：

---

在代码注释中带有描述的代码。

#!/usr/bin/python3 
# 2018.01.16 13:07:05 CST 
# 2018.01.16 13:54:39 CST 
import cv2 
import numpy as np 

def alphaBlend(img1, img2, mask): 
    """ alphaBlend img1 and img 2 (of CV_8UC3) with mask (CV_8UC1 or CV_8UC3) 
    """ 
    if mask.ndim==3 and mask.shape[-1] == 3: 
     alpha = mask/255.0 
    else: 
     alpha = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_GRAY2BGR)/255.0 
    blended = cv2.convertScaleAbs(img1*(1-alpha) + img2*alpha) 
    return blended 

img = cv2.imread("test.png") 

H,W = img.shape[:2] 
mask = np.zeros((H,W), np.uint8) 
cv2.circle(mask, (325, 350), 40, (255,255,255), -1, cv2.LINE_AA) 
mask = cv2.GaussianBlur(mask, (21,21),11) 

blured = cv2.GaussianBlur(img, (21,21), 11) 

blended1 = alphaBlend(img, blured, mask) 
blended2 = alphaBlend(img, blured, 255- mask) 

cv2.imshow("blened1", blended1); 
cv2.imshow("blened2", blended2); 
cv2.waitKey();cv2.destroyAllWindows() 

---

一些有用的链接：

1. Alpha混合在OpenCV中C++：Combining 2 images with transparent mask in opencv

2. Alpha混合在OpenCV中的Python： Gradient mask blending in opencv python