最近，一位同事向提出了一个挑战——构建一个计算机视觉模型，能够在不扭曲视频中动态对象的情况下插入任何图像。这个项目非常有趣，在工作过程中也乐在其中。与静态图像不同，视频的动态特性使得处理起来异常困难。不能简单地识别和跟踪静态对象。复杂度提升了几个层次，这正是对图像处理和计算机视觉技术的掌握发挥作用的地方。
决定在视频背景中添加一个标志。稍后将详细阐述的挑战是如何插入一个标志，使其不会妨碍视频中任何给定动态对象的自然表现。使用Python和OpenCV构建了这个计算机视觉系统，并在本文中分享了方法。
本文将使用图像处理概念和OpenCV。有一系列全面的免费课程和文章，可以帮助快速上手这些主题：
这将是计算机视觉的一个非常不常见的用例。将在视频中嵌入一个标志。现在可能会想——这有什么大不了的？可以直接将标志贴在视频上，对吧？然而，这个标志可能会隐藏视频中的一些有趣动作。如果标志阻碍了前面的动态对象，那就没有多大意义了，也会让编辑看起来业余。
因此，必须弄清楚如何将标志添加到背景中的某个位置，使其不会阻挡视频中正在进行的主要动作。查看下面的视频——左半部分是原始视频，右半部分是标志出现在舞者背后的墙上：
从pexels.com这个提供免费库存视频的网站上获取了这个视频。正如之前提到的，目标是在视频中放置一个标志，使其应该出现在某个动态对象的后面。所以，目前将使用OpenCV的标志。可以使用任何想要的标志（也许是最喜欢的运动队？）。可以从下载视频和标志。
在实现这个项目之前，让先了解一下方法。为了执行这项任务，将借助图像遮罩。让给展示一些插图来理解这项技术。假设想在图像（图2）中放置一个矩形（图1），以便第二个图像中的圆形应该出现在矩形的上方：
所以，期望的结果应该像这样：
# 假设代码
然而，这并不那么简单。当从图1中取出矩形并将其插入图2时，它将出现在粉红色圆圈的上方：
# 假设代码
这不是想要的。圆圈应该在矩形的前面。那么，让了解如何解决这个问题。这些图像本质上是数组。这些数组的值是像素值，每种颜色都有自己的像素值。所以，会以某种方式将矩形的像素值设置为1，当它与图5中的圆圈重叠时，而保持矩形的其余像素值不变。
在图6中，由蓝色虚线包围的区域是将要放置矩形的区域。让用R来表示这个区域。将R的所有像素值都设置为1。然而，会保持整个粉红色圆圈的像素值不变：
下一步是将矩形的像素值与R的像素值相乘。由于任何数字乘以1都等于它本身，所以所有R中为1的像素值将被矩形的像素值替换。同样，矩形中为1的像素值将被图6的像素值替换。最终输出将是这样的：
# 假设代码
这就是将要使用的技术，将OpenCV标志嵌入到视频中跳舞的人后面。让开始吧！
可以使用Jupyter Notebook或任何选择的IDE，并按照以下步骤操作。首先导入必要的库。
# 导入库的代码
接下来，将指定包含标志和视频的工作目录的路径。请注意，应该在下面的代码片段中指定“路径”：
# 指定路径的代码
所以，已经加载了标志图像和视频的第一帧。现在让看看这些图像或数组的形状：
# 查看图像形状的代码
两个输出都是三维的。第一个维度是图像的高度，第二个维度是图像的宽度，第三个维度是图像的通道数，即蓝色、绿色和红色。
现在，让绘制并查看标志和视频的第一帧：
# 绘制图像的代码
为了创建图像遮罩，需要处理动态对象出现在放置标志的同一区域的问题。正如之前讨论的，需要使标志允许自己被动态对象遮挡。
目前，将放置标志的区域有广泛的像素值。理想情况下，这个区域的所有像素值应该是相同的。那么，如何做到这一点呢？将使用HSV（色调、饱和度、值）颜色空间的帮助：
图像在RGB颜色空间中。将把它转换成HSV图像。下面的图像是HSV版本：
# 转换颜色空间的代码
下一步是找到仅在绿色虚线框内部分的HSV值的范围。结果表明，框内的大多数像素值范围从[6, 10, 68]到[30, 36, 122]。这些分别是较低和较高的HSV范围。
现在，使用这个HSV值的范围，可以创建一个二进制遮罩。这个遮罩不过是像素值为0或255的图像。所以，落在HSV值的上下范围内的像素将等于255，其余像素将为0。
# 创建遮罩的代码
# 插入标志的代码