绿色窗帘背景视频的关键点要求实时性，使用kmeans或GMM会将RGB空间转换为HSV颜色空间进行处理，因为太费时间而达不到要求
关于HSV中的颜色分量范围，请参阅本博客。 http://blog.csdn.net/linqian bi/article/details/78975998
绿色窗帘背景视频缩略图流程图：
让我们看看代码：
# include opencv2(opencv.hppusingnamespacecv；//定义两张背景图Mat background_01的Mat background_02； Mat background_03； //抠绿色窗帘的实现函数matreplace_and_blend(matframe，Mat mask )； int main () background_01=imread('1.jpg )； background_02=imread('2.jpg )； background_03=imread('3.jpg )； //导入视频捕获； capture.open('01.MP4 )； if (！ capture.isOpened () (printf ) ' couldnotopencapture.n ' )； 返回- 1； }char * title='导入视频'； char * resultWin='效果图'； 名称窗口(title，CV_WINDOW_AUTOSIZE )； 名称窗口(result win，CV_WINDOW_AUTOSIZE )； 马特框架； //定义存储各帧图像Mat hsv，mask的Mat变量； //每帧的图像while(capture.read ) frame ) )//将每帧的图像转换为hsv空间cvtcolor (frame，hsv，COLOR_BGR2HSV ) )时； //绿色窗帘的颜色范围，相对于结果在mask中存在inrange(HSV、Scalar ) 35、43、46、Scalar ) 155、255、255 )、mask )的mask，形成形态学对//mask进行形态学闭操作morphologyex(mask，mask，MORPH_CLOSE，k )； erode (掩码，掩码，k )； //高斯模糊Gaussian blur (掩码，掩码，大小) 3，3 )，0，0 )； mat result=replace _ and _ blend (frame，mask )； charc=等待密钥(30； //延迟按30msif(c==27 )//ESC退出break； imshow(title，frame )； imshow(resultwin，result )； }等待密钥(0； 返回0； //matreplace _ and _ blend (最大帧，最大掩码)//结果贴图matresult=mat ) frame.size )，frame.type )，用于处理视频的每帧的图像int width=result.cols； int channels=result.channels (； //int nStep=width*channels；//替换和混合int m=0； //mask的像素值double wt=0； //融合的比例int r=0，g=0，b=0； //输出的像素int r1=0，g1=0，b1=0； int r2=0，g2=0，b2=0； for(intI=0； i height； I )//定义指向每行中每个帧图像的指针、指向mask图像的指针、指向两张背景图的指针，指向结果图的指针uchar * PBG=background _ 03.ptr uchar (I )； uchar*pframe=frame.ptruchar(I； uchar*pmask=mask.ptruchar(I； uchar * presult=result.ptr uchar (I； for(intj=0； j width； j ) {m=*pmask； 读取mask像素值if (m==255 ) ) /如果是背景)//进行3通道的代入) *presult =*pbg； *presult =*pbg； *presult =*pbg； p帧=3； 移动一个帧图像像素通道以匹配(如果elseif(m==0)//前景)//进行三个通道的赋值) *presult =*pframe； * presult=* p帧； * presult=* p帧； pbg =3； 帧图像的像素通道也移动一个以匹配(else )//背景图每个像素的三通道b1=*pbg； g1=*pbg； r1=*pbg；//每帧每像素3通道B2=* p帧； G2=* p帧； R2=* p帧； //权重wt=m/255.0； //混合B=B1*WTB2*(1.0-WT )； g=G1*WTG2*(1.0-WT )； r=R1*wtR2*(1.0-wt )； *presult =b； *presult =g； *presult =r； } }返回结果； }
原始视频图像：
效果视频：