1.图片来源

该图片来源于百度图片,如果侵权,请联系我删除!图片仅用于知识交流。本文只是为了告诉大家:python其实有很多黑科技(牛逼的库),我们既可以用python处理工作中的一些事儿,同时我们也可以利用python做一些有趣的事儿。

很多人学习python,不知道从何学起。
很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手。
很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识。
那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!
QQ群:1097524789

20行代码教你用python给证件照换底色-LMLPHP20行代码教你用python给证件照换底色-LMLPHP

2.读取图片并显示

  • imread():读取图片;

  • imshow():展示图片;

  • waitkey():设置窗口等待,如果不设置,窗口会一闪而过;

import cv2
import numpy as np
# 读取照片
img=cv2.imread('girl.jpg') # 显示图像
cv2.imshow('img',img) # 窗口等待的命令,0表示无限等待
cv2.waitKey(0)

效果如下:

20行代码教你用python给证件照换底色-LMLPHP20行代码教你用python给证件照换底色-LMLPHP

3.图片缩放

  • resize():图片缩放,其中fx和fy表示缩放比例,0.5表示缩放为以前的 一半。

import cv2
import numpy as np
# 读取照片
img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放
img = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5)
rows,cols,channels = img.shape
print(rows,cols,channels) # 显示图像
cv2.imshow('img',img) # 窗口等待的命令,0表示无限等待
cv2.waitKey(0)

结果如下:

20行代码教你用python给证件照换底色-LMLPHP20行代码教你用python给证件照换底色-LMLPHP

4.将图片转换为灰度图像

三色图片有RGB三个颜色通道,无法进行腐蚀和膨胀的操作。这个就需要我们将彩色图片转换为hsv灰度图像后,再完成腐蚀和膨胀的操作。

  • cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)可以将彩色图片转化为hsv灰度图片。

import cv2
import numpy as np
# 读取照片
img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放
img = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5)
rows,cols,channels = img.shape
print(rows,cols,channels)
cv2.imshow('img',img) # 图片转换为二值化图
hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) # 显示图像
cv2.imshow('hsv',hsv) # 窗口等待的命令,0表示无限等待
cv2.waitKey(0)

结果如下:

20行代码教你用python给证件照换底色-LMLPHP20行代码教你用python给证件照换底色-LMLPHP

5.将图片进行二值化处理

二值化处理是为了将图片转换为黑白图片。二值化类似于1表示男、2表示女,对于图像的处理我们也需要自定义一个最小值和最大值,这里分别用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)将图片进行二值化操作。

import cv2
import numpy as np
# 读取照片
img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放
img = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5)
rows,cols,channels = img.shape
print(rows,cols,channels)
cv2.imshow('img',img) # 图片转换为灰度图
hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
cv2.imshow('hsv',hsv) # 图片的二值化处理
lower_blue = np.array([90,70,70])
upper_blue = np.array([110,255,255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) # 显示图像
cv2.imshow('mask',mask) # 窗口等待的命令,0表示无限等待
cv2.waitKey(0)

结果如下:

20行代码教你用python给证件照换底色-LMLPHP20行代码教你用python给证件照换底色-LMLPHP

缺点:我们观察第三章图片,发现黑色区域有时候会出现一些噪声(白点),这里可能显示的不是很明显,有的图片显示的很明显,这就需要我们进行腐蚀或膨胀。

6.图象的腐蚀和膨胀

上面的图象进行二值化后,出现了一些噪声,我们可以采用腐蚀或膨胀进行图片的处理,观察哪种的处理效果好一些。

  • erode(mask,None,iterations=1)进行腐蚀操作。

  • dilate(erode,None,iterations=1)进行膨胀操作。

import cv2
import numpy as np
# 读取照片
img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放
img = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5)
rows,cols,channels = img.shape
print(rows,cols,channels)
cv2.imshow('img',img) # 图片转换为灰度图
hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
cv2.imshow('hsv',hsv) # 图片的二值化处理
lower_blue=np.array([90,70,70])
upper_blue=np.array([110,255,255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) #腐蚀膨胀
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表示无限等待
cv2.waitKey(0)

结果如下:

20行代码教你用python给证件照换底色-LMLPHP20行代码教你用python给证件照换底色-LMLPHP

观察上图:对于这个图片,无论是腐蚀或膨胀,都起到了很好的去图片噪声的操作,我们使用腐蚀后的图片也可以,我们使用膨胀后的图片也可以。

7.遍历每个像素点进行颜色替换

图片是由每一个像素点组成的,我们就是要找到腐蚀后得到图片的,白色底色处的像素点,然后将原图中对应位置处的像素点,替换为红色。

import cv2
import numpy as np
# 读取照片
img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放
img = cv2.resize(img,None,fx=0.5,fy=0.5)
rows,cols,channels = img.shape
print(rows,cols,channels)
cv2.imshow('img',img) # 图片转换为灰度图
hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
cv2.imshow('hsv',hsv) # 图片的二值化处理
lower_blue=np.array([90,70,70])
upper_blue=np.array([110,255,255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) #腐蚀膨胀
erode=cv2.erode(mask,None,iterations=1)
cv2.imshow('erode',erode) dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=1)
cv2.imshow('dilate',dilate) #遍历每个像素点,进行颜色的替换
for i in range(rows):
  for j in range(cols):
    if erode[i,j]==255: # 像素点为255表示的是白色,我们就是要将白色处的像素点,替换为红色
      img[i,j]=(0,0,255) # 此处替换颜色,为BGR通道,不是RGB通道
cv2.imshow('res',img) # 窗口等待的命令,0表示无限等待
cv2.waitKey(0)

效果如下:20行代码教你用python给证件照换底色-LMLPHP20行代码教你用python给证件照换底色-LMLPHP

05-11 16:55