20行代碼教你用python給證件照換底色的方法示例

1.圖片來源

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在這裡插入圖片描述

2.讀取圖片並顯示

  • 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:

在這裡插入圖片描述

3.圖片縮放

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)

結果如下:

在這裡插入圖片描述

4.將圖片轉換為灰度圖像

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灰度圖像後,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)

結果如下:

在這裡插入圖片描述

5.將圖片進行二值化處理

二值化處理是為瞭將圖片轉換為黑白圖片。二值化類似於1表示男、2表示女,對於圖像的處理我們也需要自定義一個最小值和最大值,這裡分別用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)

結果如下:

在這裡插入圖片描述

缺點:我們觀察第三章圖片,發現黑色區域有時候會出現一些噪聲(白點),這裡可能顯示的不是很明顯,有的圖片顯示的很明顯,這就需要我們進行腐蝕或膨脹。

6.圖象的腐蝕和膨脹

上面的圖象進行二值化後,出現瞭一些噪聲,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)

結果如下:

在這裡插入圖片描述

觀察上圖:對於這個圖片,無論是腐蝕或膨脹,都起到瞭很好的去圖片噪聲的操作,我們使用腐蝕後的圖片也可以,我們使用膨脹後的圖片也可以。

7.遍歷每個像素點進行顏色替換

圖片是由每一個像素點組成的,我們就是要找到腐蝕後得到圖片的,白色底色處的像素點,然後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)

效果如下:

在這裡插入圖片描述

到此這篇關於20行代碼教你用python給證件照換底色的方法示例的文章就介紹到這瞭,更多相關python 證件照換底色內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!