Python 教你用OpenCV实现给照片换底色

简介: OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于 BSD 许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。

OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于 BSD 许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。相比于 PIL 库来说 OpenCV 更加强大, 可以做更多更复杂的应用,比如人脸识别等。


1. 读入并显示图片


importcv2# 读入图片img=cv2.imread(r'D:\test\test_001.jpg', 1)
# 显示图像cv2.imshow('img', img)
# 窗口等待命令  0表示无限等待cv2.waitKey(0)


运行效果如下:

OpenCV1.png


2. 缩放图片


importcv2# 读入图片img=cv2.imread(r'D:\test\test_001.jpg', 1)
rows, cols, channels=img.shapeprint(rows, cols, channels)
new_img=cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5)
rows, cols, channels=new_img.shapeprint(rows, cols, channels)
# 显示图像cv2.imshow('new_img', new_img)
# 窗口等待命令  0表示无限等待cv2.waitKey(0)


将图片尺寸按比例缩小一半,运行效果如下:

OpenCV2.png


3. 彩色图像转换为灰度图像


彩色图片有 RGB 三个颜色通道,无法进行腐蚀和膨胀的操作。这个就需要我们将彩色图片转换为 hsv 灰度图像后,再进行腐蚀和膨胀操作。


importcv2img=cv2.imread(r'D:\test\test_001.jpg', 1)
new_img=cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5)
rows, cols, channels=new_img.shapeprint(rows, cols, channels)
# 显示图像cv2.imshow('new_img', new_img)
# 将图片转换为灰度图片gray_img=cv2.cvtColor(new_img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
cv2.imshow('hsv', gray_img)
cv2.waitKey(0)


运行效果如下:

OpenCV3.png


4. 图片二值化处理


**图像二值化( Image Binarization)**就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。

在数字图像处理中,二值图像占有非常重要的地位,图像的二值化使图像中数据量大为减少,从而能凸显出目标的轮廓。图像二值化处理后,为 1 的为白色点,为 0 的为黑色点。


importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread(r'D:\test\test_001.jpg', 1)
new_img=cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5)
rows, cols, channels=new_img.shapeprint(rows, cols, channels)
# 显示图像cv2.imshow('new_img', new_img)
# 将图片转换为灰度图片gray_img=cv2.cvtColor(new_img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
cv2.imshow('hsv', gray_img)
# 图片二值化处理low_value=np.array([90, 70, 70])
high_value=np.array([110, 255, 255])
binary_img=cv2.inRange(gray_img, low_value, high_value)
cv2.imshow('binary_img', binary_img)
cv2.waitKey(0)


运行效果如下:

OpenCV4.png


5. 图像的腐蚀和膨胀


图像的膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域。其中膨胀类似于“领域扩张”,将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大;腐蚀类似于“领域被蚕食”,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小。


  • 图像被腐蚀后,去除了噪声,但是会压缩图像。
  • 对腐蚀过的图像,进行膨胀处理,可以去除噪声,并且保持原有形状。


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


6. 遍历像素点进行颜色替换


图像是由每一个像素点组成的,找到腐蚀后得到图片的白色底色处的像素点,然后将原图中对应位置处的像素点,替换为红色或者白色,即可实现给照片换底色。


importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread(r'D:\test\test_001.jpg', 1)
new_img=cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5)
rows, cols, channels=new_img.shapeprint(rows, cols, channels)
# 显示图像cv2.imshow('new_img', new_img)
# 将图片转换为灰度图片gray_img=cv2.cvtColor(new_img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 图片二值化处理low_value=np.array([90, 70, 70])
high_value=np.array([110, 255, 255])
binary_img=cv2.inRange(gray_img, low_value, high_value)
# 腐蚀膨胀erode=cv2.erode(binary_img, None, iterations=1)
dilate=cv2.dilate(erode, None, iterations=1)
# cv2.imshow('dilate', dilate)# 遍历替换foriinrange(rows):
forjinrange(cols):
ifdilate[i, j] ==255:
# 此处替换颜色,为BGR通道new_img[i, j] = (0, 0, 255)   # (0, 0, 255)替换为红底   (255, 255, 255)替换为白底cv2.imshow('red_bg_img', new_img)
# 窗口等待命令  0表示无限等待cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()


运行效果如下:

OpenCV5.png

OpenCV6.png


程序运行成功,可以将照片的蓝底换为红底或者白底,成功利用 opencv 实现给照片换底色啦!


7. 其他说明


测试所用图片来源于百度图片搜索,图片仅用于图像处理知识交流和学习,如有侵权请联系我删除!

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