用python写图像二值化,形态学处理,轮廓提取,抠图,抠出来的图为主体对其更换背景在进行高斯模糊的代码

时间: 2023-09-03 08:27:42 浏览: 51
### 回答1: 以下是Python的代码示例,包含图像二值化、形态学处理、轮廓提取、图像抠图并更换背景并进行高斯模糊的过程: ``` import cv2 # 读取原始图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图像二值化 ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 形态学处理 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5)) morph = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 轮廓提取 contours, hierarchy = cv2.findContours(morph, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 查找主体轮廓 main_contour = max(contours, key=cv2.contourArea) # 绘制主体轮廓 contour_image = cv2.drawContours(image.copy(), [main_contour], -1, (0, 255, 0), 2) # 图像抠图并更换背景 mask = cv2.drawContours(np.zeros_like(gray), [main_contour], 0, 255, -1) background = cv2.imread('background.jpg') background = cv2.resize(background, image.shape[:2][::-1]) background_mask = cv2.bitwise_not(mask) foreground = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask) background = cv2.bitwise_and(background, background, mask=background_mask) result = cv2.add(foreground, background) # 高斯模糊 result = cv2.GaussianBlur(result, (11, 11), 0) # 显示结果图像 cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 以上代码中,image为原始图像,background为新背景图像,分别调用cv2.imread进行读取。接下来依次进行图像二值化、形态学处理、轮廓提取,通过查找主体轮廓,得到二值化后的主体部分,然后通过对主体部分进行图像抠图操作,并将其与新背景图像进行合并,得到抠出来的主体带新背景的图像。最后进行高斯模糊。注:该代码适用于单一主体的图像。 ### 回答2: 下面是实现图像二值化、形态学处理、轮廓提取、抠图、更换背景并进行高斯模糊的Python代码: ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = cv2.imread("image.png") # 图像二值化 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, binary = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 形态学处理 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) dilation = cv2.dilate(binary, kernel, iterations=1) erosion = cv2.erode(dilation, kernel, iterations=1) # 轮廓提取 contours, _ = cv2.findContours(erosion, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) contoured_image = cv2.drawContours(image.copy(), contours, -1, (0, 255, 0), 2) # 抠图 mask = np.zeros(image.shape[:2], np.uint8) cv2.drawContours(mask, contours, -1, (255), -1) foreground = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask) # 更换背景 background = cv2.imread("background.png") background = cv2.resize(background, (image.shape[1], image.shape[0])) background = cv2.bitwise_and(background, background, mask=cv2.bitwise_not(mask)) # 合并图像 result = cv2.add(foreground, background) # 高斯模糊 result = cv2.GaussianBlur(result, (5, 5), 0) # 显示结果 cv2.imshow("Result", result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 以上代码中,需要将`image.png`替换为待处理的图像文件,`background.png`替换为更换的背景图像文件。其中,二值化阈值为127,形态学处理中膨胀和腐蚀的迭代次数均为1,高斯模糊的核大小为5x5。最后,将结果显示出来,并等待按下任意键关闭窗口。 ### 回答3: 下面是用Python编写的图像二值化、形态学处理、轮廓提取、抠图、更换背景和进行高斯模糊的代码示例: ```python import cv2 import numpy as np def image_binarization(image): gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY) return binary_image def morphology_processing(binary_image): kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) closing = cv2.morphologyEx(binary_image, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) return closing def extract_contours(image): contours, _ = cv2.findContours(image.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) return contours def extract_object(image, contours): mask = np.zeros_like(image) cv2.drawContours(mask, contours, -1, (255, 255, 255), thickness=cv2.FILLED) extracted_image = np.zeros_like(image) extracted_image[mask == 255] = image[mask == 255] return extracted_image def replace_background(image, background_image): image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, mask = cv2.threshold(image_gray, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY) mask_inv = cv2.bitwise_not(mask) background = cv2.bitwise_and(background_image, background_image, mask=mask_inv) foreground = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask) result = cv2.add(background, foreground) return result def gaussian_blur(image): blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0) return blurred_image # 示例用法 image = cv2.imread('input.jpg') binary_image = image_binarization(image) morphology_processed_image = morphology_processing(binary_image) contours = extract_contours(morphology_processed_image) object_image = extract_object(image, contours) background_image = cv2.imread('background.jpg') replaced_image = replace_background(object_image, background_image) blurred_image = gaussian_blur(replaced_image) cv2.imshow('Image', image) cv2.imshow('Binary', binary_image) cv2.imshow('Morphology Processed', morphology_processed_image) cv2.imshow('Object', object_image) cv2.imshow('Replaced', replaced_image) cv2.imshow('Blurred', blurred_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码使用OpenCV库进行图像处理。首先,将输入图像进行二值化处理,然后进行形态学闭操作,接着提取轮廓,抠出图像的主体部分,再将主体与新的背景图像进行替换,最后对结果图像进行高斯模糊处理。具体的每个函数实现了对应的功能,示例用法展示了如何将每个步骤的结果显示出来。

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