C++ opencv图片扣绿

以下是使用C++和OpenCV进行图片绿幕抠图的步骤：

1. 将原图转换为HSV色彩空间：

cv::Mat srcImage = cv::imread("input.jpg");
cv::Mat hsvImage;
cv::cvtColor(srcImage, hsvImage, cv::COLOR_BGR2HSV);

2. 使用inRange函数将前景从绿幕中抠出来，得到一张二值图：

cv::Mat mask;
cv::Scalar lowerGreen = cv::Scalar(35, 50, 50); // 绿色的下界
cv::Scalar upperGreen = cv::Scalar(85, 255, 255); // 绿色的上界
cv::inRange(hsvImage, lowerGreen, upperGreen, mask);```

3. 通过像素赋值操作达到背景替换效果：

cv::Mat background = cv::imread("background.jpg");
cv::Mat result;
srcImage.copyTo(result, mask);
background.copyTo(result, ~mask);

这样，result就是经过绿幕抠图并进行背景替换后的图像。

相关问题

c++opencv图像预处理

C++与OpenCV结合可以进行各种图像处理和计算机视觉任务，例如图像的读取、显示、裁剪、旋转、缩放、滤波、二值化、边缘检测、特征提取等等。下面是一些常见的图像预处理技术：

1. 图像读取和显示：使用cv::imread()函数读取图像，使用cv::imshow()函数显示图像。
2. 图像缩放：使用cv::resize()函数对图像进行缩放处理。
3. 图像灰度化：使用cv::cvtColor()函数将图像从彩色转换为灰度图像。
4. 图像平滑：使用cv::blur()函数对图像进行平滑处理。
5. 边缘检测：使用cv::Canny()函数对图像进行边缘检测。
6. 二值化：使用cv::threshold()函数对图像进行二值化处理。
7. 直方图均衡化：使用cv::equalizeHist()函数对图像进行直方图均衡化处理。

这些预处理技术只是OpenCV中的冰山一角，还有很多其他的图像处理技术可以使用。如果你想深入了解OpenCV的图像处理功能，建议参考OpenCV官方文档或者相关书籍。

c++ opencv图像处理

C++ OpenCV是一种常用的图像处理库，可以用来进行图像的加载、修改和保存等操作。通过使用OpenCV的函数和方法，可以实现对图像的掩膜操作、对比度调整、均衡化以及形态学操作等。

例如，可以使用imread函数加载图像，如下所示：

Mat src = imread("C:\\Users\\td\\Desktop\\he.jpeg");

然后，可以使用cvtColor函数将图像转换为指定的色彩空间，例如将BGR色彩空间转换为BGR555色彩空间：

Mat output;
cvtColor(src, output,CV_BGR2BGR555);

接下来，可以使用imwrite函数保存修改后的图像：

imwrite("D:/zhubajie.png", output);

除了图像加载和保存，还可以进行其他图像处理操作。例如，可以使用equalizeHist函数对图像进行均衡化处理：

cvtColor(src, src, CV_BGR2GRAY);
Mat dst;
equalizeHist(src, dst);

还可以使用morphologyEx函数进行形态学操作，如开操作、闭操作、梯度操作等。例如，可以使用getStructuringElement函数创建结构元素，并通过morphologyEx函数对图像进行黑帽操作：

Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(11, 11), Point(-1, -1));
morphologyEx(src, dst, CV_MOP_BLACKHAT, kernel);

以上是C++ OpenCV图像处理的一些基本操作，根据实际需求可以使用不同的函数和方法来完成不同的图像处理任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>