c#实现SharedMatting抠图算法

2020-12-13 15:46

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标签：交互 invoke init alpha bitmap null c++源码 har 配置

内容简介

将Alpha Matting抠图算法由c++ 版本移植至c#环境。主要采用OpenCV的C#版本Emgu取代c++支撑的OpenCV。

参考资料

http://www.inf.ufrgs.br/~eslgastal/SharedMatting/

这个网页是算法的论文介绍页，可以从该网页下载到论文原文以及测试用图以及linux下的Demo。

https://github.com/np-csu/AlphaMatting
我从该网页下载了Alpha Matting算法的c++源码。

https://www.cnblogs.com/Imageshop/p/3550185.html
这是我在查询Alpha Matting算法资料时看见的比较友善的算法介绍。作者优化了C++版的算法。

我的实现效果

技术图片 ?

实验环境

系统： Windows 8.1 专业版

工具：Visual Studio 2017

Emgu：emgucv-windesktop 3.2.0.2682

C#测试工程： WPF工程项目

避免采坑

最好不要用最新版Vs2019

　　我刚开始采用VS2019，安装OpenCv后测试运行C++，各种不通。后续发现vs2019新建的项目自动配置为VC16 环境。而下载的OpenCv明确指定了需要VC14或VC15. 如我下载的OpenCV： opencv-3.4.5-vc14_vc15.exe. 从名称即可看出。废了我许多不必要的尝试时间。

2、版本差异

　　刚开始下载OpenCV 最新的4.1.1 版本，报了很多类型错误。建议使用3.* 的版本。 4.1.1版本我注释掉了部分OpenCv的代码，算法可以继续无差运行，但总感觉不完美，所以我替换成了3.* 的版本。

关键信息

C++类型	我处理成的对应c#类型
cv::Point	System.Drawing.Point
vector<:point>&	List
vector>&	List>
char*	string
struct labelPoint	public class labelPoint
Tuple	public class TupleInfo
Ftuple	public class FtupleInfo
int**	Int[,]
uchar*	Byte[]
iterator	更改为For循环
Scalar	Emgu： MCvScalar

 public class labelPoint
{
        public int x;
        public int y;
        public int label;
};

public class TupleInfo
{
        public double FR;
        public double FG;
        public double FB;

        public double BR;
        public double BG;
        public double BB;

        public double sigmaf;
        public double sigmab;
        public int flag;
};

public class FtupleInfo
{
        public double FR;
        public double FG;
        public double FB;

        public double BR;
        public double BG;
        public double BB;

        public double alphar;
        public double confidence;
};

public void loadImage(string sFile)
{
        pImg = CvInvoke.Imread(sFile);
        if (pImg.GetData() == null || pImg.GetData().Length == 0)
        {
              Console.WriteLine("load pImg failed!");
              return;
        }

        height = pImg.Rows;
        width = pImg.Cols;
        step = pImg.Step / (pImg.ElementSize / pImg.NumberOfChannels);
        channels = pImg.NumberOfChannels;
        data = pImg.GetData();
        unknownIndex = new int[height, width];
        tri = new int[height, width];
        alpha = new int[height, width];
}

有了这些对应信息，你就可以尝试自己移植了。

深化尝试

从我的调试结果来看，可以实现抠图，如果你也同时在C++环境下运行了算法，你会发现C#环境下的算法运行时间远超C++。然后我就考虑将抠图算法在C++环境下打包成dll供C#调用。

由于不熟悉c#与C++的交互，我踩了很多坑，实现的也并不算完美，不过总之调通了。

我将提前准备好的原图以及Trimap图的路径传给C++的dll，期望返回处理过后的Alpha数组。

c#端：

首先添加我生成的C++ Dll并声明引用。

 [DllImport("ImgIntelligHelper.dll", CharSet = CharSet.Unicode)]
 public extern static IntPtr GetMatteMap([MarshalAs(UnmanagedType.LPStr)] string sInput,
 [MarshalAs(UnmanagedType.LPStr)] string sOutput);

然后对dll中的函数进行调用，返回透明度矩阵的内存地址，然后赋值到我创建的数组中。

// sInput - 原图路径； sTrimap： Trimap图路径
System.Drawing.Bitmap oBitmap = new Bitmap(sInput);
int nlength = oBitmap.Width * oBitmap.Height;
IntPtr intptr = GetMatteMap(sInput, sTrimap);
int[] arrAlpha = new int[nlength];
Marshal.Copy(intptr, arrAlpha, 0, nlength);

C++端：

新增了一个方法，将矩阵转换为int数组。

void AlphaMatting::GetAlphaMap()
{
    int h = matte.rows;
    int w = matte.cols;
    Map = new int[h*w];
    for (int i = 0; i i)
    {
        for (int j = 0; j j)
        {
            Map[i * w + j] = alpha[i][j];
        }
    };
}

// 接收图片并处理
int* GetMatteMap(char* sInput, char* sTrimap)
{
    AlphaMatting alphaMatHelper;
    alphaMatHelper.loadImage(sInput);
    alphaMatHelper.loadTrimap(sTrimap);
    alphaMatHelper.solveAlpha();
    alphaMatHelper.GetAlphaMap();
    return alphaMatHelper.Map;
}

最后用原图以及dll返回的Alpha数组实现抠图。这是可行的方式，整个流程进行下来效率相对于纯C#版会有较大的改进。但是相对于纯C++版本来说，消耗还是过高。

然后我又尝试将C++版算法改成控制台应用程序。在C#中采用启动进程的方式，传入原图、Trimap图、输出图路径值，然后以不显示应用程序窗口的方式在后台静默执行。进程结束后见到了C++应用程序处理过后的结果。

C#中调用C++生成的控制台应用exe。

private void DoConvert(string sIndex)
{
    string sBasePath = AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory;
    string sExeFile = sBasePath + @"\AlphaMattingPlugin.exe";
    string sInput = sBasePath + @"\Datas\input" + sIndex+ ".jpg";
    string sTrimap = sBasePath + @"\Datas\trimap" + sIndex + ".jpg";
    string sOutput = sBasePath + @"\Datas\AlphaMattingPluginSample" + sIndex + ".png";

     Process process = new Process();
     process.StartInfo.FileName = sExeFile;
     // 调用C++版本的控制台Exe，传入原图、Trimap图、抠图结果输出文件路径
     process.StartInfo.Arguments = " " + sInput + " " + sTrimap + " " + sOutput;
     process.StartInfo.CreateNoWindow = false;
     process.StartInfo.WindowStyle = ProcessWindowStyle.Hidden;
     process.Start();
     process.WaitForExit();
       
     if (File.Exists(sOutput))
         this.ShowImage(this.ImgResult, sOutput);
}

private void ShowImage(Image img, string sFile)
{
     byte[] bytes = System.IO.File.ReadAllBytes(sFile);
     BitmapImage bitImg = new BitmapImage();
     bitImg.BeginInit();
     bitImg.StreamSource = new System.IO.MemoryStream(bytes);
     bitImg.EndInit();
     bitImg.Freeze();
     img.Source = bitImg;
}

这样处理后比纯C++环境多耗时0.5s左右，这个结论对于我是能接受的。

采用这种方式，抠图算法执行时间消耗我进行了测试，如下图

技术图片 ?