C++ OpenCV：具有高斯模糊的裁剪图像

我有一个灰度图像，我想裁剪一个以像素

（x，y）

为中心的矩形。问题是，我不希望裁剪看起来是方形的，所以在边缘周围，我希望高斯模糊这些值，以便它们平滑地过渡到零。有什么办法吗

目前我正在做：

int bb_min_x = center_x - width/2.0;
int bb_max_x = center_x + width/2.0;

int bb_min_y = center_y - height/2.0;
int bb_max_y = center_y + height/2.0;

for(int y = bb_min_y; y <= bb_max_y; y++){
    for(int x = bb_min_x; x <= bb_max_x; x++){
        final_img.at<uchar>(y,x) = original_img.at<uchar>(y,x);
    }
}

intbb_min_x=中心x-宽度/2.0；
int bb_max_x=中心x+宽度/2.0；
int bb_min_y=中心y-高度/2.0；
int bb_max_y=中心y+高度/2.0；
对于（int y=bb_min_y；y，如果将边界框转换为轮廓，则可用于计算每个像素到边界框边缘的距离。如果根据此距离将颜色值降低到零，则会获得模糊效果

请参阅以获取示例。
如果将边界框转换为轮廓，则可用于计算每个像素到边界框边缘的距离。如果根据此距离将颜色值降低到零，则会获得模糊效果

请参阅以获取示例。
尝试此功能：

计算与输入矩形的距离，并将其用作衰减因子

cv::Mat cropFade(cv::Mat _img, cv::Rect _roi, int _maxFadeDistance)
{
cv::Mat fadeMask = cv::Mat::ones(_img.size(), CV_8UC1);
cv::rectangle(fadeMask, _roi, cv::Scalar(0),-1);

cv::imshow("mask",fadeMask>0);

cv::Mat dt;
cv::distanceTransform(fadeMask > 0, dt, CV_DIST_L2 ,CV_DIST_MASK_PRECISE);



// fade to a maximum distance:
double maxFadeDist;

if(_maxFadeDistance > 0)
    maxFadeDist = _maxFadeDistance;
else
{
    // find min/max vals
    double min,max;
    cv::minMaxLoc(dt,&min,&max);
    maxFadeDist = max;
}


//dt = 1.0-(dt* 1.0/max);   // values between 0 and 1 since min val should alwaysbe 0
dt = 1.0-(dt* 1.0/maxFadeDist); // values between 0 and 1 in fading region

cv::imshow("blending mask", dt);


cv::Mat imgF;
_img.convertTo(imgF,CV_32FC3);


std::vector<cv::Mat> channels;
cv::split(imgF,channels);
// multiply pixel value with the quality weights for image 1
for(unsigned int i=0; i<channels.size(); ++i)
    channels[i] = channels[i].mul(dt);

cv::Mat outF;
cv::merge(channels,outF);

cv::Mat out;
outF.convertTo(out,CV_8UC3);



return out;
}

cv:：Mat cropFade（cv:：Mat\u img，cv:：Rect\u roi，int\u maxfadestance）
{
cv:：Mat fadeMask=cv:：Mat:：ones（_img.size（），cv_8UC1）；
cv：：矩形（fadeMask，_roi，cv：：标量（0），-1）；
cv：：imshow（“遮罩”，fadeMask>0）；
cv：：Mat dt；
距离变换（fadeMask>0，dt，cv距离L2，cv距离掩码精确）；
//衰减到最大距离：
双MaxFadeList；
如果（_MaxFadeInstance>0）
maxFadeDist=\u maxFadeDistance；
其他的
{
//查找最小/最大VAL
双最小值，最大值；
cv:：minMaxLoc（dt，&min，&max）；
maxFadeDist=最大值；
}
//dt=1.0-（dt*1.0/max）；//值介于0和1之间，因为最小值应始终为0
dt=1.0-（dt*1.0/maxFadeDist）；//衰落区域中介于0和1之间的值
cv：：imshow（“混合掩模”，dt）；
cv：：Mat-imgF；
_img.convertTo（imgF，CV_32FC3）；
矢量信道；
cv：：分割（imgF，通道）；
//将像素值和图像1的质量权重相乘
对于（无符号整数i=0；i请尝试此函数：

计算与输入矩形的距离，并将其用作衰减因子

cv::Mat cropFade(cv::Mat _img, cv::Rect _roi, int _maxFadeDistance)
{
cv::Mat fadeMask = cv::Mat::ones(_img.size(), CV_8UC1);
cv::rectangle(fadeMask, _roi, cv::Scalar(0),-1);

cv::imshow("mask",fadeMask>0);

cv::Mat dt;
cv::distanceTransform(fadeMask > 0, dt, CV_DIST_L2 ,CV_DIST_MASK_PRECISE);



// fade to a maximum distance:
double maxFadeDist;

if(_maxFadeDistance > 0)
    maxFadeDist = _maxFadeDistance;
else
{
    // find min/max vals
    double min,max;
    cv::minMaxLoc(dt,&min,&max);
    maxFadeDist = max;
}


//dt = 1.0-(dt* 1.0/max);   // values between 0 and 1 since min val should alwaysbe 0
dt = 1.0-(dt* 1.0/maxFadeDist); // values between 0 and 1 in fading region

cv::imshow("blending mask", dt);


cv::Mat imgF;
_img.convertTo(imgF,CV_32FC3);


std::vector<cv::Mat> channels;
cv::split(imgF,channels);
// multiply pixel value with the quality weights for image 1
for(unsigned int i=0; i<channels.size(); ++i)
    channels[i] = channels[i].mul(dt);

cv::Mat outF;
cv::merge(channels,outF);

cv::Mat out;
outF.convertTo(out,CV_8UC3);



return out;
}

cv:：Mat cropFade（cv:：Mat\u img，cv:：Rect\u roi，int\u maxfadestance）
{
cv:：Mat fadeMask=cv:：Mat:：ones（_img.size（），cv_8UC1）；
cv：：矩形（fadeMask，_roi，cv：：标量（0），-1）；
cv：：imshow（“遮罩”，fadeMask>0）；
cv：：Mat dt；
距离变换（fadeMask>0，dt，cv距离L2，cv距离掩码精确）；
//衰减到最大距离：
双MaxFadeList；
如果（_MaxFadeInstance>0）
maxFadeDist=\u maxFadeDistance；
其他的
{
//查找最小/最大VAL
双最小值，最大值；
cv:：minMaxLoc（dt，&min，&max）；
maxFadeDist=最大值；
}
//dt=1.0-（dt*1.0/max）；//值介于0和1之间，因为最小值应始终为0
dt=1.0-（dt*1.0/maxFadeDist）；//衰落区域中介于0和1之间的值
cv：：imshow（“混合掩模”，dt）；
cv：：Mat-imgF；
_img.convertTo（imgF，CV_32FC3）；
矢量信道；
cv：：分割（imgF，通道）；
//将像素值和图像1的质量权重相乘
对于（无符号整数i=0；i一种简单方法：

// Create a weight image
int border=25;
cv::Mat_<float> rect=cv::Mat_<float>::zeros(height,width)
cv::rectangle(rect,cv::Rect(border/2,border/2,width-border,height-border),cv::Scalar(1),-1);
cv::Mat_<float> weights, kernel=cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE,cv::Size(border,border));
int nnz = cv::countNonZero(kernel);
cv::filter2D(rect,weights,-1,kernel/nnz);

//创建权重图像
int-border=25；
cv:：Mat_uuRect=cv:：Mat_uRect:：零（高度、宽度）
cv:：矩形（矩形，cv:：矩形（边框/2，边框/2，宽度边框，高度边框），cv:：标量（1），-1）；
cv:：Mat_uu权重，kernel=cv:：getStructuringElement（cv:：变形椭圆，cv:：大小（边框，边框））；
int nnz=cv:：countNonZero（内核）；
cv:：filter2D（rect，权重，-1，内核/nnz）；

这将创建一个权重图像，如下所示：


然后使用它淡出图像：

for(int y = bb_min_y; y <= bb_max_y; y++){
    for(int x = bb_min_x; x <= bb_max_x; x++){
        float w = weights.at<float>(y-bb_min_y,x-bb_min_x);
        uchar val = original_img.at<uchar>(y,x);
        final_img.at<uchar>(y,x) = cv::saturate_cast<uchar>(w*val);
    }
}

对于（int y=bb_min_y；y一种简单方法：

// Create a weight image
int border=25;
cv::Mat_<float> rect=cv::Mat_<float>::zeros(height,width)
cv::rectangle(rect,cv::Rect(border/2,border/2,width-border,height-border),cv::Scalar(1),-1);
cv::Mat_<float> weights, kernel=cv::getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE,cv::Size(border,border));
int nnz = cv::countNonZero(kernel);
cv::filter2D(rect,weights,-1,kernel/nnz);

//创建权重图像
int-border=25；
cv:：Mat_uuRect=cv:：Mat_uRect:：零（高度、宽度）
cv:：矩形（矩形，cv:：矩形（边框/2，边框/2，宽度边框，高度边框），cv:：标量（1），-1）；
cv:：Mat_uu权重，kernel=cv:：getStructuringElement（cv:：变形椭圆，cv:：大小（边框，边框））；
int nnz=cv:：countNonZero（内核）；
cv:：filter2D（rect，权重，-1，内核/nnz）；

这将创建一个权重图像，如下所示：


然后使用它淡出图像：

for(int y = bb_min_y; y <= bb_max_y; y++){
    for(int x = bb_min_x; x <= bb_max_x; x++){
        float w = weights.at<float>(y-bb_min_y,x-bb_min_x);
        uchar val = original_img.at<uchar>(y,x);
        final_img.at<uchar>(y,x) = cv::saturate_cast<uchar>(w*val);
    }
}

对于（int y=bb_min_y；y）“高斯模糊值”是什么意思？你的描述听起来像是一个简单的淡出。模糊是不同的，交叉模糊的结果也会看起来“方形”。@vlad_tepesch我想你是对的，淡出就是我想要的“高斯模糊值”是什么意思是？你的描述听起来像是一个简单的淡出。模糊是不同的东西，交叉模糊的结果也会看起来“四四方方的”。@vlad_tepesch我想你是对的，淡出是我想要的