如何減少處理中蒙版（透明圖像）邊界的不透明度？

Question

我將在我的處理項目中顯示2層（分別來自kinect和mask的深度圖像）。在這個項目中，我將通過使用掩碼來隱藏沒有用戶可用的區域。請注意，「mask」從我的代碼中獲取名爲「movie2」的影片中的像素。
有沒有辦法通過減少遮罩邊框的不透明度來模糊用戶邊框？

這裏是我的代碼：

import SimpleOpenNI.*; 
PImage mask,depth; 
SimpleOpenNI kinect; 
int[] userMap; 

void setup(){ 
    kinect = new SimpleOpenNI(this); 
    size(640,480); 
    kinect.enableDepth(); 
    kinect.enableUser(); 
     } 

     void draw(){ 
     kinect.update(); 
     depth=kinect.depthImage(); 
     userMap = kinect.userMap(); 
     image(depth,0,0); 
     mask=loadImage("mask.jpg"); 
     mask.loadPixels(); 
    for (int y=0; y<480; y++) { 
      for (int x=0; x<640; x++) { 
      int index = x + y *640; 
      if (userMap[index]!= 0) { 
      mask.pixels[index]=color(0,0,0,0); 
      } 
      } 
     } 
     mask.updatePixels(); 
     image(mask,0,0); 
    } 

Answer 1

有可以改進的幾件事情：

1. 無需面具多次加載平局（第二）（一次在設置中就足夠了）
2. 你可以使用mask()函數來應用一個掩碼
3. 你可以管理一個自定義用戶圖像，透明像素用於屏蔽，用戶像素透明像素，您可以過濾以減少邊界（例如， ERODE或BLUR通過filter()

其他說明：

• 加工的內置模糊可能會有點慢，但你可以使用Greg Borensteinn's OpenCV for Processing library它具有更快的過濾器（模糊，侵蝕）
• 如果您只檢查userMap並且不需要x，y座標，您可以簡單地使用平面循環而不是嵌套循環並獲得一些速度。

下面是說明在上面的代碼點刺，但要注意此裸不全/未經：

import processing.video.*; 

class effect2{ 
    PImage mask; 

    int[] userMap; 
    PImage userImage; 

    int numPixels; 

    effect2(){ 
    //movie2 = new Movie(this,"MOVIE_2_PATH_HERE");//might be initialised somewhere 
    movie2.play(); 
    //initialize image once 
    userImage = createImage(640,480,ARGB); 
    userImage.loadPixels(); 

    numPixels = userImage.width * userImage.height; 

    userMap = new int[numPixels]; 
    } 

    void drawing(){ 
    //kinect.update(); is called at some point 

    image(depth,0,0); 

    //update user map 
    kinect.userMap(userMap); 
    //update user image based on user map 
    //flat (1D) for loop is faster than nested (2D) for loop 
    for(int i = 0; i < numPixels; i++){ 
     if (userMap[i] == 0) { 
      userImage.pixels[i] = 0x00000000;//transparent black 
     }else{ 
      userImage.pixels[i] = 0xFFFFFFFF;//opaque white 
     } 
    } 
    userImage.updatePixels(); 

    //filter/blur as needed 
    //I recommend using https://github.com/atduskgreg/opencv-processing for faster blur (and other filters) 
    userImage.filter(BLUR,2); 

    //apply mask 
    movie2.mask(userImage,0,0); 

    //preview mask 
    image(userImage,0,0,64,48); 
    } 

} 
//the movie is updated too 
void movieEvent(Movie m){ 
    m.read(); 
}