opencv批量去除3000张图像白色背景

要批量去除3000张图像的白色背景，你可以使用以下步骤：

1. 创建一个循环来迭代处理每张图像。假设你的图像文件名是以数字顺序命名的，例如image_1.jpg, image_2.jpg, image_3.jpg，依此类推。

import cv2
import numpy as np

for i in range(1, 3001):
    filename = f"image_{i}.jpg"
    image = cv2.imread(filename)
    # 在这里添加去除白色背景的代码

2. 在循环内部，按照之前提到的方法去除每张图像的白色背景。

    hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    
    lower_white = np.array([0, 0, 200], dtype=np.uint8)
    upper_white = np.array([255, 30, 255], dtype=np.uint8)
    mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_white, upper_white)
    
    result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)

3. 将处理后的图像保存到新的文件中。

    output_filename = f"output_{i}.jpg"
    cv2.imwrite(output_filename, result)

4. 完整的代码如下：

import cv2
import numpy as np

for i in range(1, 3001):
    filename = f"image_{i}.jpg"
    image = cv2.imread(filename)
    
    hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    
    lower_white = np.array([0, 0, 200], dtype=np.uint8)
    upper_white = np.array([255, 30, 255], dtype=np.uint8)
    mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_white, upper_white)
    
    result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
    
    output_filename = f"output_{i}.jpg"
    cv2.imwrite(output_filename, result)

将这段代码保存到一个 Python 脚本文件中，确保图像文件与脚本文件在同一个目录下，然后运行脚本即可批量去除图像的白色背景并保存结果。请注意，这个方法还是假设白色背景的像素值在一定的范围内，如果你的图像背景不是纯白色，你可能需要根据实际情况调整阈值。