Python+OpenCV實現圖像識別替換功能詳解
OpenCV-Python是一個Python庫，旨在解決計算機視覺問題。
OpenCV是一個開源的計算機視覺庫，1999年由英特爾的Gary Bradski啟動。Bradski在訪學過程中註意到，在很多優秀大學的實驗室中，都有非常完備的內部公開的計算機視覺接口。這些接口從一屆學生傳到另一屆學生，對於剛入門的新人來說，使用這些接口比重復造輪子方便多瞭。這些接口可以讓他們在之前的基礎上更有效地開展工作。OpenCV正是基於為計算機視覺提供通用接口這一目標而被策劃的。
安裝opencv
pip3 install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ opencv-python
思路：
1、首先區分三張圖片：
base圖片代表初始化圖片；
template圖片代表需要在大圖中匹配的圖片；
white圖片為需要替換的圖片。
2、然後template圖片逐像素縮小匹配，設定閾值，匹配度到達閾值的圖片，判定為在初始圖片中；否則忽略掉。
3、匹配到最大閾值的地方，返回該區域的位置（x,y）
4、然後用white圖片resize到相應的大小，填補到目標區域。
match函數：
"""檢查模板圖片中是否包含目標圖片"""
def make_cv2(photo1, photo2):
global x, y, w, h, num_1,flag
starttime = datetime.datetime.now()
#讀取base圖片
img_rgb = cv2.imread(f'{photo1}')
#讀取template圖片
template = cv2.imread(f'{photo2}')
h, w = template.shape[:-1]
print('初始寬高', h, w)
res = cv2.matchTemplate(img_rgb, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
print('初始最大相似度', res.max())
threshold = res.max()
"""，相似度小於0.2的，不予考慮；相似度在[0.2-0.75]之間的，逐漸縮小圖片"""
print(threshold)
while threshold >= 0.1 and threshold <= 0.83:
if w >= 20 and h >= 20:
w = w - 1
h = h - 1
template = cv2.resize(
template, (w, h), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
res = cv2.matchTemplate(img_rgb, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = res.max()
print('寬度:', w, '高度:', h, '相似度:', threshold)
else:
break
"""達到0.75覆蓋之前的圖片"""
if threshold > 0.8:
loc = np.where(res >= threshold)
x = int(loc[1])
y = int(loc[0])
print('覆蓋圖片左上角坐標:', x, y)
for pt in zip(*loc[::-1]):
cv2.rectangle(
img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (255, 144, 51), 1)
num_1 += 1
endtime = datetime.datetime.now()
print("耗時:", endtime - starttime)
overlay_transparent(x, y, photo1, photo3)
else:
flag = False
replace函數：
"""將目標圖片鑲嵌到指定坐標位置"""
def overlay_transparent(x, y, photo1, photo3):
#覆蓋圖片的時候上下移動的像素空間
y += 4
global w, h, num_2
background = cv2.imread(f'{photo1}')
overlay = cv2.imread(f'{photo3}')
"""縮放圖片大小"""
overlay = cv2.resize(overlay, (w, h), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
background_width = background.shape[1]
background_height = background.shape[0]
if x >= background_width or y >= background_height:
return background
h, w = overlay.shape[0], overlay.shape[1]
if x + w > background_width:
w = background_width - x
overlay = overlay[:, :w]
if y + h > background_height:
h = background_height - y
overlay = overlay[:h]
if overlay.shape[2] < 4:
overlay = np.concatenate([overlay, np.ones((overlay.shape[0], overlay.shape[1], 1), dtype=overlay.dtype) * 255],axis=2,)
overlay_image = overlay[..., :3]
mask = overlay[..., 3:] / 255.0
background[y:y + h,x:x + w] = (1.0 - mask) * background[y:y + h,x:x + w] + mask * overlay_image
# path = 'result'
path = ''
cv2.imwrite(os.path.join(path, f'1.png'), background)
num_2 += 1
print('插入成功。')
init()
每次執行需要初始化x,y(圖片匹配初始位置參數)，w,h（圖片縮放初始寬高）
x = 0
y = 0
w = 0
h = 0
flag = True
threshold = 0
template = ''
num_1 = 0
num_2 = 0
photo3 = ''
"""參數初始化"""
def init():
global x, y, w, h, threshold, template,flag
x = 0
y = 0
w = 0
h = 0
threshold = 0
template = ''
完整代碼
import cv2
import datetime
import os
import numpy as np
x = 0
y = 0
w = 0
h = 0
flag = True
threshold = 0
template = ''
num_1 = 0
num_2 = 0
photo3 = ''
"""參數初始化"""
def init():
global x, y, w, h, threshold, template,flag
x = 0
y = 0
w = 0
h = 0
threshold = 0
template = ''
"""檢查模板圖片中是否包含目標圖片"""
def make_cv2(photo1, photo2):
global x, y, w, h, num_1,flag
starttime = datetime.datetime.now()
img_rgb = cv2.imread(f'{photo1}')
template = cv2.imread(f'{photo2}')
h, w = template.shape[:-1]
print('初始寬高', h, w)
res = cv2.matchTemplate(img_rgb, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
print('初始最大相似度', res.max())
threshold = res.max()
"""，相似度小於0.2的，不予考慮；相似度在[0.2-0.75]之間的，逐漸縮小圖片"""
print(threshold)
while threshold >= 0.1 and threshold <= 0.83:
if w >= 20 and h >= 20:
w = w - 1
h = h - 1
template = cv2.resize(
template, (w, h), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
res = cv2.matchTemplate(img_rgb, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = res.max()
print('寬度:', w, '高度:', h, '相似度:', threshold)
else:
break
"""達到0.75覆蓋之前的圖片"""
if threshold > 0.8:
loc = np.where(res >= threshold)
x = int(loc[1])
y = int(loc[0])
print('覆蓋圖片左上角坐標:', x, y)
for pt in zip(*loc[::-1]):
cv2.rectangle(
img_rgb, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (255, 144, 51), 1)
num_1 += 1
endtime = datetime.datetime.now()
print("耗時:", endtime - starttime)
overlay_transparent(x, y, photo1, photo3)
else:
flag = False
"""將目標圖片鑲嵌到指定坐標位置"""
def overlay_transparent(x, y, photo1, photo3):
y += 0
global w, h, num_2
background = cv2.imread(f'{photo1}')
overlay = cv2.imread(f'{photo3}')
"""縮放圖片大小"""
overlay = cv2.resize(overlay, (w, h), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
background_width = background.shape[1]
background_height = background.shape[0]
if x >= background_width or y >= background_height:
return background
h, w = overlay.shape[0], overlay.shape[1]
if x + w > background_width:
w = background_width - x
overlay = overlay[:, :w]
if y + h > background_height:
h = background_height - y
overlay = overlay[:h]
if overlay.shape[2] < 4:
overlay = np.concatenate([overlay, np.ones((overlay.shape[0], overlay.shape[1], 1), dtype=overlay.dtype) * 255],axis=2,)
overlay_image = overlay[..., :3]
mask = overlay[..., 3:] / 255.0
background[y:y + h,x:x + w] = (1.0 - mask) * background[y:y + h,x:x + w] + mask * overlay_image
# path = 'result'
path = ''
cv2.imwrite(os.path.join(path, f'1.png'), background)
num_2 += 1
print('插入成功。')
init()
if __name__ == "__main__":
photo1 = "1.png"
photo2 = "3.png"
photo3 = "white.png"
while flag == True:
make_cv2(photo1, photo2)
overlay_transparent(x, y, photo1, photo3)
執行結果：
到此這篇關於Python+OpenCV實現圖像識別替換功能詳解的文章就介紹到這瞭,更多相關Python OpenCV圖像識別替換內容請搜索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！
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