用20行python代碼給證件照換底色
1.需求說明
大家好，歡迎來到Crossin的編程教室！
曾經(jīng)有位同學(xué)在入職的前一天晚上被告知需要提交紅色背景的證件照用以制作工號牌，然而此時他手頭只有一張藍(lán)色背景的。于是，他用PS替換了背景，省去了大半夜找自動拍照機和20塊錢。
而今天本文要說的是，python也可以實現(xiàn)類似的功能。
我知道有人會說：“PS它不香嗎？”。是的，僅從這一個小功能來說，python不是“最佳實踐”，但我們并不是要告訴你如何換一個圖片的背景色，而是讓你了解python中有豐富的黑科技庫（比如opencv），以及如何用這些庫結(jié)合其他知識（比如圖像處理）實現(xiàn)各種實用或者有趣的功能。
2.讀取圖片并顯示
imread()：讀取圖片； imshow()：展示圖片； waitkey()：設(shè)置窗口等待，如果不設(shè)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：
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(jié)果如下：
4.將圖片轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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(zhuǎn)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(zhuǎn)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(jié)果如下：
5.將圖片進行二值化處理
二值化處理是為了將圖片轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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(jié)果如下：
缺點：我們觀察第三章圖片，發(fā)現(xiàn)黑色區(qū)域有時候會出現(xiàn)一些噪聲(白點)，這里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后，出現(xiàn)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(zhuǎn)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(jié)果如下：
觀察上圖：對于這個圖片，無論是腐蝕或膨脹，都起到了很好的去圖片噪聲的操作，我們使用腐蝕后的圖片也可以，我們使用膨脹后的圖片也可以。
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后得到圖片的，白色底色處的像素點，然后將原圖中對應(yīng)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(zhuǎn)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)
#遍歷每個像素點，進行顏色的替換
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：
如此，我們就完成了一張證件照的底色替換。
背景替換是圖像處理方向一個非常基礎(chǔ)的應(yīng)用，在這個代碼中，我們用到了圖像讀寫、灰度轉(zhuǎn)換、二值化、腐蝕/膨脹等操作。圖像處理還有非常廣泛的應(yīng)用，很多人工智能相關(guān)的應(yīng)用，如自動駕駛、人臉識別等，也都離不開圖像處理。以后我們還會分享更多相關(guān)案例。如果你有感興趣的內(nèi)容，也歡迎在文章下方留言。
_往期文章推薦_