OpenCV Python中的渐变蒙版混合

Question

我有一个图像和圆圈区域。除了圆圈区域，我需要模糊所有内容。我还需要使圆的边界平滑。

现在我在python中有代码，这不会模糊圆的边界。

def blur_image(cv_image, radius, center, gaussian_core, sigma_x):
    blurred = cv.GaussianBlur(cv_image, gaussian_core, sigma_x)
    h, w, d = cv_image.shape
# masks
    circle_mask = np.ones((h, w), cv_image.dtype)
    cv.circle(circle_mask, center, radius, (0, 0, 0), -1)
    circle_not_mask = np.zeros((h, w), cv_image.dtype)
    cv.circle(circle_not_mask, center, radius, (2, 2, 2), -1)
# Computing
    blur_around = cv.bitwise_and(blurred, blurred, mask=circle_mask)
    image_in_circle = cv.bitwise_and(cv_image, cv_image, mask=circle_not_mask)
    res = cv.bitwise_or(blur_around, image_in_circle)
    return res

当前版本：
如何模糊圆的边界？在输出示例中，我在程序中使用了渐变蒙版。在opencv中有类似的东西吗？
更新04.03
所以，我已经从这个回答的主题以及我所拥有的内容中尝试了公式： 代码：

def blend_with_mask_matrix(src1, src2, mask):
    res = src2 * (1 - cv.divide(mask, 255.0)) + src1 * cv.divide(mask, 255.0)
return res

此代码应与最近的代码相似，但事实并非如此。圆圈中的图像略有不同。颜色有问题。 问题仍然悬而未决。

Answer 1

因此，主要的问题(mask/255) * blur + (1-mask/255)*anotherimg是运算符。他们只在一个频道上工作。下一个问题是使用浮点数来“平滑”。
我将与Alpha通道混合的代码更改为：
1）我将每个通道用于源图像和蒙版
2）执行公式
3）合并通道

def blend_with_mask_matrix(src1, src2, mask):
    res_channels = []
    for c in range(0, src1.shape[2]):
        a = src1[:, :, c]
        b = src2[:, :, c]
        m = mask[:, :, c]
        res = cv.add(
            cv.multiply(b, cv.divide(np.full_like(m, 255) - m, 255.0, dtype=cv.CV_32F), dtype=cv.CV_32F),
            cv.multiply(a, cv.divide(m, 255.0, dtype=cv.CV_32F), dtype=cv.CV_32F),
           dtype=cv.CV_8U)
        res_channels += [res]
    res = cv.merge(res_channels)
    return res

作为渐变蒙版，我只是使用模糊的圆圈。

def blur_image(cv_image, radius, center, gaussian_core, sigma_x):
    blurred = cv.GaussianBlur(cv_image, gaussian_core, sigma_x)

    circle_not_mask = np.zeros_like(cv_image)
    cv.circle(circle_not_mask, center, radius, (255, 255, 255), -1)
#Smoothing borders
    cv.GaussianBlur(circle_not_mask, (101, 101), 111, dst=circle_not_mask)
# Computing
    res = blend_with_mask_matrix(cv_image, blurred, circle_not_mask)
    return res

结果：

它的工作比没有平滑边界的第一个版本慢一些，但是可以。
结束语。