Python 利用OpenCV给照片换底色

时间:2020-8-2 作者:admin


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。它轻量级而且高效——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

import cv2

# 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:
Python  利用OpenCV给照片换底色

2. 缩放图片

import cv2

# 读入图片
img = cv2.imread(r'D:\test\test_001.jpg', 1)
rows, cols, channels = img.shape
print(rows, cols, channels)

new_img = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5)

rows, cols, channels = new_img.shape
print(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:
Python  利用OpenCV给照片换底色

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,再进行腐蚀和膨胀的操作。

import cv2

img = 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.shape
print(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:
Python  利用OpenCV给照片换底色

4. 图片二值化处理

二值化处理是为了将图片转换为黑白图片,目的是滤除太大或太小值像素、消除噪声,从而从灰度图中获取二值图像(将图像的灰度值设置为0或255),实现增强整个图像呈现更为明显的黑白效果,同时也大大减少了数据量。

import cv2
import numpy as np

img = 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.shape
print(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:
Python  利用OpenCV给照片换底色

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。

import cv2
import numpy as np

img = 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.shape
print(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
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        if dilate[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:
Python  利用OpenCV给照片换底色
Python  利用OpenCV给照片换底色

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。

7. 其他说明

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