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基于OpenCV python3实现证件照换背景的方法

Python  /  管理员 发布于 7年前   148

简述

生活中经常要用到各种要求的证件照电子版,红底,蓝底,白底等,大部分情况我们只有其中一种,所以通过技术手段进行合成,用ps处理证件照,由于技术不到位,有瑕疵,所以想用python&openCV通过代码的方式实现背景颜色替换,加强一下对于openCV的学习,锻炼一下编码水平。

软件环境:

python3.5
opencv2
windows 10

图像载入

导入opencv库,使用imread函数读取图片

import cv2import numpy as npimg=cv2.imread('zjz.jpg')

由于证件照太大,不方便显示,故进行缩放

#缩放rows,cols,channels = img.shapeimg=cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5)rows,cols,channels = img.shapecv2.imshow('img',img)

原图如下


(图片源于网络,已经马赛克处理,如有侵权,私信立即删除)

获取背景区域

首先将读取的图像默认BGR格式转换为HSV格式,然后通过inRange函数获取背景的mask。
HSV颜色范围参数可调节根据这篇文章

hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)lower_blue=np.array([78,43,46])upper_blue=np.array([110,255,255])mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)cv2.imshow('Mask', mask)

获得的mask如下图

 

如图所示蓝色的背景在图中用白色表示,白色区域就是要替换的部分,但是黑色区域内有白点干扰,所以进一步优化。
腐蚀和膨胀

#腐蚀膨胀erode=cv2.erode(mask,None,iterations=1)cv2.imshow('erode',erode)dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=1)cv2.imshow('dilate',dilate)

经过腐蚀和膨胀操作后如下图

 

处理后图像单独白色点消失。

替换背景色

遍历全部像素点,如果该颜色为dilate里面为白色(255)则说明该点所在背景区域,于是在原图img中进行颜色替换。

#遍历替换for i in range(rows): for j in range(cols):  if dilate[i,j]==255:   img[i,j]=(0,0,255)#此处替换颜色,为BGR通道cv2.imshow('res',img)

最终结果如下


(图片源于网络,已经马赛克处理,如有侵权,私信立即删除)

总结

最开始想直接通过遍历全图进行替换背景色,但是图像中难免有些像素点和背景色一样,造成了干扰,导致最后结果不尽人意,所以想通过这种方法进行处理。显然最后有明显的ps痕迹。

最后贴上完整代码,不足之处欢迎各位指正!

import cv2import numpy as npimg=cv2.imread('zjz.jpg')#缩放rows,cols,channels = img.shapeimg=cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5)rows,cols,channels = img.shapecv2.imshow('img',img)#转换hsvhsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)lower_blue=np.array([78,43,46])upper_blue=np.array([110,255,255])mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)cv2.imshow('Mask', mask)#腐蚀膨胀erode=cv2.erode(mask,None,iterations=1)cv2.imshow('erode',erode)dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=1)cv2.imshow('dilate',dilate)#遍历替换for i in range(rows): for j in range(cols):  if dilate[i,j]==255:   img[i,j]=(0,0,255)#此处替换颜色,为BGR通道cv2.imshow('res',img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。


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