1 為圖像增加透明通道

一般人像摳圖相關(guān)的AI模型會輸出一個(gè)Mask圖，這個(gè)Mask圖就是我們需要的可以將人物摳出來的Alpha通道信息，我們需要將這個(gè)Mask圖附加到原始圖片上，從BGR圖片轉(zhuǎn)成BGRA圖片或者從RGB圖片轉(zhuǎn)成RGBA圖片。

如果使用OpenCV進(jìn)行圖像處理，在為圖像增加透明通道時(shí)會使用到cv::split和cv::merge方法，先使用cv::split方法分離原始圖片各個(gè)通道，然后將Mask加入到原始通道中，最后使用cv::merge合成新的通道生成最后的圖片。

示例代碼如下

#include "opencv2/opencv.hpp"

cv::Mat MergeAlpha(const cv::Mat& src_image, const cv::Mat& alpha_image)
{
	std::vector<cv::Mat> channels;
	cv::split(src_image, channels);
	channels.push_back(alpha_image);
	cv::Mat src_alpha;
	cv::merge(channels, src_alpha);
	return src_alpha;
}

需要注意的是，Mask圖片必須與原始圖片具有相同的分辨率大小和相同的數(shù)據(jù)類型，比如原始圖片是1920x1080，CV_8UC3的圖片，那么Mask圖片必須是1920x1080，CV_8UC1的圖片。

如果你的OpenCV是編譯了CUDA，還可以將上述代碼修改成CUDA版本

cv::Mat MergeAlphaCUDA(const cv::Mat& src_image, const cv::Mat& alpha_image)
{
	cv::cuda::GpuMat src_image_gpu;
	src_image_gpu.upload(src_image);

	cv::cuda::GpuMat alpha_image_gpu;
	alpha_image_gpu.upload(alpha_image);

	std::vector<cv::cuda::GpuMat> channels;
	cv::cuda::split(src_image_gpu, channels);
	channels.push_back(alpha_image_gpu);
	cv::cuda::GpuMat src_alpha_gpu;
	cv::cuda::merge(channels, src_alpha_gpu);

	cv::Mat result;
	src_alpha_gpu.download(result);

	src_image_gpu.release();
	alpha_image_gpu.release();
	src_alpha_gpu.release();

	for (int i = 0; i < channels.size(); ++i)
	{
		channels[i].release();
	}

	return result;
}

按理來說，使用OpenCV的CUDA版本進(jìn)行計(jì)算相比CPU會快很多，但是經(jīng)過我對上面CPU和CUDA版本的運(yùn)行時(shí)間的測試，發(fā)現(xiàn)最終處理的時(shí)間是差不多的，我分析這個(gè)原因是在使用CUDA版本時(shí)，需要將cpu上的圖片使用upload方法從內(nèi)存?zhèn)鬟f到顯存中，計(jì)算完成還需要將最終的結(jié)果圖片通過download方法從顯存?zhèn)鬟f到內(nèi)存中，如果圖片比較大，這種HostToDevice和DeviceToHost是比較耗時(shí)的。

參考鏈接

• https://answers.opencv.org/question/31136/fastest-way-to-apply-alpha-channel-to-image/

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