用opencv給圖片換背景色的示例程式碼
影象平滑
模糊/平滑圖片來消除圖片噪聲
OpenCV函式:cv2.blur(),cv2.GaussianBlur(),cv2.medianBlur(),cv2.bilateralFilter()
2D 卷積
OpenCV中用cv2.filter2D()實現卷積操作,比如我們的核是下面這樣(3×3區域畫素的和除以10):
img = cv2.imread('lena.jpg') # 定義卷積核 kernel = np.ones((3,3),np.float32) / 10 # 卷積操作,-1表示通道數與原圖相同 dst = cv2.filter2D(img,-1,kernel)
卷積操作,-1表示通道數與原圖相同
dst = cv2.filter2D(img,kernel)
定義卷## 標題積核
kernel = np.ones((3,np.float32) / 10
卷積操作,-1表示通道數與原圖相同
dst = cv2.filter2D(img,kernel)
模糊和濾波
它們都屬於卷積,不同濾波方法之間只是卷積核不同(對線性濾波而言)
低通濾波器是模糊,高通濾波器是銳化
常見噪聲有 椒鹽噪聲 和 高斯噪聲 ,椒鹽噪聲可以理解為斑點,隨機出現在影象中的黑點或白點;高斯噪聲可以理解為拍攝圖片時由於光照等原因造成的噪聲。
均值濾波
均值濾波是一種最簡單的濾波處理,它取的是卷積核區域內元素的均值,用 cv2.blur() 實現,如3×3的卷積核:
img = cv2.imread('lena.jpg') # 均值模糊 blur = cv2.blur(img,(3,3)
高斯濾波
不同於均值濾波,高斯濾波的卷積核權重並不相同:中間畫素點權重最高,越遠離中心的畫素權重越小,類似於正態分佈。
OpenCV中對應函式為 cv2.GaussianBlur(src,ksize,sigmaX),指定的高斯核的寬和高必須為奇數。
img = cv2.imread(‘gaussian_noise.bmp')
均值濾波vs高斯濾波
blur = cv2.blur(img,(5,5)) # 均值濾波 gaussian = cv2.GaussianBlur(img,5),1) # 高斯濾波
引數3,σx值越大,模糊效果越明顯。高斯濾波相比均值濾波效率要慢,但可以有效消除高斯噪聲,能保留更多的影象細節,所以經常被稱為最有用的濾波器。
中值濾波
中值又叫中位數,是所有數排序後取中間的值。中值濾波就是用區域內的中值來代替本畫素值,所以那種孤立的斑點,如0或255很容易消除掉,適用於去除椒鹽噪聲和斑點噪聲。中值是一種非線性操作,效率相比前面幾種線性濾波要慢。
img = cv2.imread(‘salt_noise.bmp',0)
雙邊濾波
操作基本都會損失掉影象細節資訊,尤其前面介紹的線性濾波器,影象的邊緣資訊很難保留下來。然而,邊緣(edge)資訊是影象中很重要的一個特徵,所以這才有了雙邊濾波。用cv2.bilateralFilter()函式實現:
img = cv2.imread(‘lena.jpg')
形態學操作
包括膨脹、腐蝕、開運算和閉運算等形態學操作
OpenCV函式:cv2.erode(),cv2.dilate(),cv2.morphologyEx()
腐蝕
腐蝕的效果是把圖片”變瘦”,其原理是在原圖的小區域內取區域性最小值。因為是二值化圖,只有0和255,所以小區域內有一個是0該畫素點就為0:
OpenCV中用cv2.erode()函式進行腐蝕,只需要指定核的大小就行:
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(‘j.bmp',0) kernel = np.ones((5,np.uint8) erosion = cv2.erode(img,kernel) # 腐蝕
這個核也叫結構元素,因為形態學操作其實也是應用卷積來實現的。結構元素可以是矩形/橢圓/十字形,可以用cv2.getStructuringElement()來生成不同形狀的結構元素,比如:
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,5)) # 矩形結構 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,5)) # 橢圓結構 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,5)) # 十字結構
膨脹
膨脹與腐蝕相反,取的是區域性最大值,效果是把圖片”變胖”:
dilation = cv2.dilate(img,kernel) # 膨脹
開/閉運算
先腐蝕後膨脹叫開運算(因為先腐蝕會分開物體,這樣容易記住),其作用是:分離物體,消除小區域。這類形態學操作用 cv2.morphologyEx() 函式實現:
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,5)) img = cv2.imread(‘j_noise_out.bmp',0)
開運算
opening = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_OPEN,kernel)
閉運算則相反:先膨脹後腐蝕(先膨脹會使白色的部分擴張,以至於消除/“閉合”物體裡面的小黑洞,所以叫閉運算)
closing = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_CLOSE,kernel)
形態學梯度
膨脹圖減去腐蝕圖,dilation - erosion,這樣會得到物體的輪廓:
gradient = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_GRADIENT,kernel)
頂帽
原圖減去開運算後的圖:src - opening
tophat = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_TOPHAT,kernel)
黑帽
閉運算後的圖減去原圖:closing - src
blackhat = cv2.morphologyEx(img,cv2.MORPH_BLACKHAT,kernel)
給圖片換背景的原始碼。歡迎一起學習的小夥伴指教!
#imagechuli import cv2 import time import numpy as np #圖片名子 name = "1.jpg" #程式計時 start = time.perf_counter() #顯示圖片 img=cv2.imread("./input_image/3.jpg") #圖片縮放 img = cv2.resize(img,None,fx = 0.5,fy = 0.5) rows,cols,channels = img.shape #print(rows,channels) cv2.resizeWindow("origin",0); #cv2.imshow("origin",img) #轉換為二值化影象 hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) rows,channels = hsv.shape #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) def shap(): #影象的腐蝕 kernel = np.ones((4,4),np.uint8) erode=cv2.erode(mask,kernel,iterations=1) #cv2.imshow("erode",erode) #膨脹操作 kernel = np.ones((2,2),np.uint8) dilate=cv2.dilate(erode,iterations=3) #cv2.imshow("dilate",dilate) #迴圈遍歷 for i in range(rows): for j in range(cols): if dilate[i,j]==255: img[i,j]=(0,255)#注意是BGR通道,不是RGB #cv2.imshow("res",img) bianyuanchuli() #cv2.destroyAllWindows() def bianyuanchuli(): #影象邊緣檢測的核心大小 data = (900,1100) img_copy = img.copy() imgCanny = cv2.Canny(img,*data) #cv2.imshow("imgcanny",imgCanny) # 建立矩形結構 g = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,5)) g2 = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT,(7,7)) # 膨化處理 # 更細膩 img_dilate = cv2.dilate(imgCanny,g,iterations=1) #cv2.imshow("img_dilate",img_dilate) # 更粗大 img_dilate2 = cv2.dilate(imgCanny,g2) shape = img_dilate.shape # 提取 for i in range(shape[0]): for j in range(shape[1]): if img_dilate2[i,j] == 0: # 二維定位到三維 img[i,j] = [0,0] #cv2.imshow('dst1',img) dst = cv2.GaussianBlur(img,cv2.BORDER_DEFAULT) for i in range(shape[0]): for j in range(shape[1]): if img_dilate[i,j] != 0: # 二維定位到三維 img_copy[i,j] = dst[i,j] #cv2.imshow('dst',img_copy) cv2.imwrite("./out_image/3.jpg",img_copy) shap() # 視窗等待的命令,0表示無限等待 cv2.destroyAllWindows() cv2.waitKey(0) dur = time.perf_counter() - start print("程式總用時:{:.2f}s".format(dur))
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