OpenCV实现“蓝线挑战“特效

原理

算法原理可以分为三个流程：

1、将视频（图像）从（顶->底）或（左->右）逐行（列）扫描图像。

2、将扫描完成的行（列）像素重新生成定格图像。

3、使用原帧图像像素填充未扫描到的像素。

图像扫描

首先第一步，拿到一个视频（很多帧图像）可以简单的看成图像处理。我们需要将图像从顶到底逐行进行像素扫描，当然也可以从左到右逐列扫描，这要看你想要实现什么样的效果。在这里，我实现的是从上到下逐行扫描。效果如图所示。

 生成定格图像

所谓生成定格图像就是将我们每扫描到的行像素重新进行绘制。

    //从顶向下逐行扫描图像
    if (h < height)
    {
        h++;
        //将扫描到的图像像素进行重新绘制，生成新图像
        for (int j = 0; j < width; j++)
        {
            for (int c = 0; c < 3; c++)
            {
                temp.at<Vec3b>(h, j)[c] = canvas.at<Vec3b>(h, j)[c];
            }
        }
        //绘制扫描过程
        line(canvas, Point(0, h), Point(width, h), Scalar(255, 255, 0), 2);
    }

 

 如图所示，这是使用上面代码段实现的逐行扫描生成定格图像。从效果上看，已经得到了我们想要的大致效果了。不过现在的问题是，经扫描到的行有像素填充，未扫描到的行还是漆黑一片。所以接下来我们需要做的就是将未扫描到的行用原图进行填充。具体请看源码注释。

图像混合

//将两幅图像进行线性混合
bool Linear_Blend(Mat src1, Mat src2, Mat& dst)
{
    /*
    参数说明：
    src1：生成的定格图像。由于生成的定格图像是从顶往下逐行扫描，故在扫描线下的像素为0
    src2：原视频帧图像
    dst：新生成的定格图像。
    算法原理：经扫描到的像素用src1进行填充，未扫描到的像素用src2进行填充，这样就可以得到我们所要的效果了。
    */
 
    for (int i = 0; i < src1.rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < src1.cols; j++)
        {
            for (int c = 0; c < 3; c++)
            {
                if (src1.at<Vec3b>(i, j)[0] != 0)
                {
                    dst.at<Vec3b>(i, j)[c] = src1.at<Vec3b>(i, j)[c];
                }
                else
                {
                    dst.at<Vec3b>(i, j)[c] = src2.at<Vec3b>(i, j)[c];
                }
            }
        }
    }
 
    return true;
}

 效果

 源码

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
 
/*
抖音特效：蓝线挑战
算法原理：
    1、将视频（图像）从（顶->底）或（左->右）逐行（列）扫描图像。
    2、将扫描完成的行（列）像素重新生成定格图像
    3、使用原帧图像像素填充未扫描到的像素
*/
 
//将两幅图像进行线性混合
bool Linear_Blend(Mat src1, Mat src2, Mat& dst)
{
    /*
    参数说明：
    src1：生成的定格图像。由于生成的定格图像是从顶往下逐行扫描，故在扫描线下的像素为0
    src2：原视频帧图像
    dst：新生成的定格图像。
    算法原理：经扫描到的像素用src1进行填充，未扫描到的像素用src2进行填充，这样就可以得到我们所要的效果了。
    */
 
    for (int i = 0; i < src1.rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < src1.cols; j++)
        {
            for (int c = 0; c < 3; c++)
            {
                if (src1.at<Vec3b>(i, j)[0] != 0)
                {
                    dst.at<Vec3b>(i, j)[c] = src1.at<Vec3b>(i, j)[c];
                }
                else
                {
                    dst.at<Vec3b>(i, j)[c] = src2.at<Vec3b>(i, j)[c];
                }
            }
        }
    }
 
    return true;
}
 
int main()
{
    VideoCapture capture;
    capture.open("test.avi");
    if (!capture.isOpened())
    {
        cout << "can not open the camera!" << endl;
        system("pause");
        return -1;
    }
 
    int width = capture.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH);//视频帧宽
    int height = capture.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);//视频帧高
 
    //保存视频
    VideoWriter writer;
    int fourcc = writer.fourcc('m', 'p', '4', 'v'); //视频编码
    Size size(capture.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH), capture.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT));
    writer.open("result.avi", fourcc, 30, size, true);
 
    int h = 0;//定义变量，代表当前扫描高度
 
    //用于生成定格照
    Mat temp = Mat::zeros(Size(width, height), CV_8UC3);
    
    Mat frame;
    while (capture.read(frame))
    {
        //将图像拷贝一份，用于每帧更新
        Mat canvas = frame.clone();
 
        //从顶向下逐行扫描图像
        if (h < height)
        {
            h++;
            //将扫描到的图像像素进行重新绘制，生成新图像
            for (int j = 0; j < width; j++)
            {
                for (int c = 0; c < 3; c++)
                {
                    temp.at<Vec3b>(h, j)[c] = canvas.at<Vec3b>(h, j)[c];
                }
            }
            //绘制扫描过程
            line(canvas, Point(0, h), Point(width, h), Scalar(255, 255, 0), 2);
        }
 
        Mat result = Mat::zeros(frame.size(), frame.type());//蓝线挑战最终定格图
        Linear_Blend(temp, canvas, result); //将两张图像进行像素叠加
 
        //writer.write(temp);//进行视频保存
 
        imshow("定格图像", temp);
        imshow("原视频帧", canvas);
        imshow("蓝线挑战", result);
 
        char key = waitKey(10);
        if (key == 27) break;
    }
 
    capture.release();
    system("pause");
    return 0;
}