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20行代码教你用python给证件照换底色的方法示例
脚本专栏 2024/11/17 佚名
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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。

20行代码教你用python给证件照换底色的方法示例

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给证件照换底色的方法示例

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给证件照换底色的方法示例

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给证件照换底色的方法示例

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给证件照换底色的方法示例

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给证件照换底色的方法示例

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给证件照换底色的方法示例

标签：
python,证件照换底色
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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