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本篇文章給大家分享的是有關使用python怎么給證件照換底色,小編覺得挺實用的,因此分享給大家學習,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說,跟著小編一起來看看吧。
imread():讀取圖片;
imshow():展示圖片;
waitkey():設置窗口等待,如果不設置,窗口會一閃而過;
import cv2 import numpy as np # 讀取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 顯示圖像 cv2.imshow('img',img) # 窗口等待的命令,0表示無限等待 cv2.waitKey(0)
效果如下:
resize():圖片縮放,其中fx和fy表示縮放比例,0.5表示縮放為以前的 一半。
import cv2 import numpy as np # 讀取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 圖像縮放 img = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5) rows,cols,channels = img.shape print(rows,cols,channels) # 顯示圖像 cv2.imshow('img',img) # 窗口等待的命令,0表示無限等待 cv2.waitKey(0)
三色圖片有RGB三個顏色通道,無法進行腐蝕和膨脹的操作。這個就需要我們將彩色圖片轉換為hsv灰度圖像后,再完成腐蝕和膨脹的操作。
cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)可以將彩色圖片轉化為hsv灰度圖片。
import cv2 import numpy as np # 讀取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 圖像縮放 img = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5) rows,cols,channels = img.shape print(rows,cols,channels) cv2.imshow('img',img) # 圖片轉換為二值化圖 hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) # 顯示圖像 cv2.imshow('hsv',hsv) # 窗口等待的命令,0表示無限等待 cv2.waitKey(0)
5.將圖片進行二值化處理
二值化處理是為了將圖片轉換為黑白圖片。二值化類似于1表示男、2表示女,對于圖像的處理我們也需要自定義一個最小值和最大值,這里分別用lower_blue和upper_blue表示
lower_blue = np.array([90,70,70])
upper_blue = np.array([110,255,255])
inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)將圖片進行二值化操作。
import cv2 import numpy as np # 讀取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 圖像縮放 img = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5) rows,cols,channels = img.shape print(rows,cols,channels) cv2.imshow('img',img) # 圖片轉換為灰度圖 hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) cv2.imshow('hsv',hsv) # 圖片的二值化處理 lower_blue = np.array([90,70,70]) upper_blue = np.array([110,255,255]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) # 顯示圖像 cv2.imshow('mask',mask) # 窗口等待的命令,0表示無限等待 cv2.waitKey(0)
上面的圖象進行二值化后,出現了一些噪聲,我們可以采用腐蝕或膨脹進行圖片的處理,觀察哪種的處理效果好一些。
erode(mask,None,iterations=1)進行腐蝕操作。
dilate(erode,None,iterations=1)進行膨脹操作。
import cv2 import numpy as np # 讀取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 圖像縮放 img = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5) rows,cols,channels = img.shape print(rows,cols,channels) cv2.imshow('img',img) # 圖片轉換為灰度圖 hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) cv2.imshow('hsv',hsv) # 圖片的二值化處理 lower_blue=np.array([90,70,70]) upper_blue=np.array([110,255,255]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) #腐蝕膨脹 erode=cv2.erode(mask,None,iterations=1) cv2.imshow('erode',erode) dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=1) cv2.imshow('dilate',dilate) # 窗口等待的命令,0表示無限等待 cv2.waitKey(0)
圖片是由每一個像素點組成的,我們就是要找到腐蝕后得到圖片的,白色底色處的像素點,然后將原圖中對應位置處的像素點,替換為紅色。
import cv2 import numpy as np # 讀取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 圖像縮放 img = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5) rows,cols,channels = img.shape print(rows,cols,channels) cv2.imshow('img',img) # 圖片轉換為灰度圖 hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) cv2.imshow('hsv',hsv) # 圖片的二值化處理 lower_blue=np.array([90,70,70]) upper_blue=np.array([110,255,255]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) #腐蝕膨脹 erode=cv2.erode(mask,None,iterations=1) cv2.imshow('erode',erode) dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=1) cv2.imshow('dilate',dilate) #遍歷替換 for i in range(rows): for j in range(cols): if erode[i,j]==255: # 像素點為255表示的是白色,我們就是要將白色處的像素點,替換為紅色 img[i,j]=(0,0,255) # 此處替換顏色,為BGR通道,不是RGB通道 cv2.imshow('res',img) # 窗口等待的命令,0表示無限等待 cv2.waitKey(0)
以上就是使用python怎么給證件照換底色,小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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