ChromaKey

1.创建掩图（mask）.

RGB值，用th来表示 -(g-(r+b))的值，然后我们寻找到某一个界点值k，当th的值大于k的时候表示src图上该点的是绿色，生成的mask图对应的位置就用黑色标定，当th的值小于k的时候表示src图不是绿色，那么mask图上对应位置的像素用白色来表示。在图形学中，我们常用黑色来表示背景，用白色来表示前景。

 

2.利用第一步生成好mask图，把src复制（copyTo）到一张新的背景图中，在新的背景图中只显示我们要扣出来的object。

   

3.因为在第一步生成mask也不是那么完美，可能还有某些绿色没有去掉，我们还需要再访问图片中每一个像素点，因为rgb图上绿色点的rgb的值是有范围的，那么我们就根据这个范围找出残留在图片上绿色的点，然后我们去掉该点。




#include<iostream>
#include<cv.h>
#include<highgui.h>
using namespace std;
using namespace cv;

//int main()
//{
//  IplImage *src = 0;
//  IplImage *histimg = 0;
//  if ((src = cvLoadImage("screen.jpg", 0)) == NULL) // force to gray image
//    return -1;
//  cvNamedWindow("Histogram", 3);   //创建直方图窗口
//  histimg = cvCreateImage(cvGetSize(src), src->depth, 3);
//  //改变背景色
//  for (int h = 0; h < histimg->height; h++)
//  {
//    for (int w = 0; w < histimg->width * 3; w++)
//    {
//      ((uchar*)((int)histimg->imageData + histimg->widthStep*h))[w] = (uchar)125;  //将背静改为白色
//    }
//  }
//  cvShowImage("Histogram", histimg);
//  cvWaitKey(0);
//}


int main()
{
  Mat img = imread("foreground1.png");
  //imshow("Lena Original", img);
  for (int row = 0; row < img.rows; row++)
  {
    for (int col = 0; col < img.cols; col++)
    {
      /* 注意 Mat::at 函数是个模板函数, 需要指明参数类型, 因为这张图是具有红蓝绿三通道的图,
      所以它的参数类型可以传递一个 Vec3b, 这是一个存放 3 个 uchar 数据的 Vec(向量). 这里
      提供了索引重载, [2]表示的是返回第三个通道, 在这里是 Red 通道, 第一个通道(Blue)用[0]返回 */
      if ( img.at<Vec3b>(row, col)[1]>140)
        {if(img.at<Vec3b>(row, col)[0]<128) 
          if(img.at<Vec3b>(row, col)[2]<128)
          {
            img.at<Vec3b>(row, col)[0] = 255;
            img.at<Vec3b>(row, col)[1] = 255;
            img.at<Vec3b>(row, col)[2] = 255;
         }
      }
//      else
//      {
//        img.at<Vec3b>(row, col)[0] = 0;
//        img.at<Vec3b>(row, col)[1] = 0;
//        img.at<Vec3b>(row, col)[2] = 0;
//      }
        
    }
  }
  imshow("result", img);
  imwrite("result.png",img);

//  cv::Mat result;
//  result = imread("display1.bmp");
//  cv::Mat forground= imread("screen.jpg",-1);
//  //cv::compare(result,cv::GC_PR_FGD,result,cv::CMP_EQ);
//  cv::Mat forground1(forground.size(),CV_8UC3,cv::Scalar(255,255,255));
//  forground.copyTo(forground1,result); // bg pixels not copied
//  cv::namedWindow("Segmented Image");
//  cv::imshow("Segmented Image",forground1);
//  cv::imwrite("foreground1.png",forground1);
  cvWaitKey();
  return 0;
}