详细解释blur_image = cv2.blur(color_img.copy(), (5, 5))

这段代码是使用OpenCV库中的函数`cv2.blur()`对一个彩色图像进行模糊处理。

具体来说，`cv2.blur()`函数的第一个参数是待处理的图像，这里是`color_img.copy()`，`copy()`方法是为了避免在处理过程中修改原始图像。

第二个参数是一个元组`(5, 5)`，表示使用一个5x5的卷积核进行模糊处理。卷积核是一种特殊的矩阵，用于对图像进行线性滤波。

`cv2.blur()`函数对彩色图像进行模糊处理时会对每个通道分别进行处理，因此处理后的图像也是彩色的。

最终，`blur_image`变量保存了处理后的模糊图像。

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import cv2 ret = cv2.VideoCapture(1) def getcontours(img): contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) for cnt in contours: area =cv2.contourArea(cnt) if area > 20000: cv2.drawContours(imgcontour, cnt, -1, (0, 0, 255), 2) peri = cv2.arcLength(cnt, True) # print(peri) approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02*peri, True) #x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx) #cv2.rectangle(imgcontour, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # print(len(approx)) while True: # 摄像头读取 retval, image = ret.read() img_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) img_burl = cv2.GaussianBlur(img_gray, (5, 5), 1) img_canny = cv2.Canny(img_burl, 50, 50) imgcontour = image.copy() getcontours(img_canny) cv2.imshow("video", imgcontour) c = cv2.waitKey(50) if c == 32: break ret.release() cv2.destroyAllWindows()解读代码

这段代码使用 OpenCV 库实现了从摄像头读取视频流，并进行 Canny 边缘检测和轮廓检测，最后在图像上绘制出检测到的轮廓。具体解读如下：

1. `import cv2` 导入 OpenCV 库。
2. `ret = cv2.VideoCapture(1)` 打开编号为 1 的摄像头，返回一个 VideoCapture 对象。
3. `getcontours(img)` 定义了一个函数，用于进行轮廓检测。输入参数为一个灰度图像 `img`，返回值为检测到的轮廓。
4. `contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)` 调用 `cv2.findContours()` 函数进行轮廓检测。其中 `cv2.RETR_EXTERNAL` 表示只检测最外层轮廓，`cv2.CHAIN_APPROX_NONE` 表示不对检测到的轮廓进行压缩。
5. `for cnt in contours:` 遍历检测到的每一个轮廓。
6. `area = cv2.contourArea(cnt)` 计算轮廓的面积。
7. `if area > 20000:` 如果轮廓的面积大于 20000，说明可能是需要检测的目标，继续下面的处理。
8. `cv2.drawContours(imgcontour, cnt, -1, (0, 0, 255), 2)` 在图像 `imgcontour` 上绘制检测到的轮廓。
9. `peri = cv2.arcLength(cnt, True)` 计算轮廓的周长。
10. `approx = cv2.approxPolyDP(cnt, 0.02*peri, True)` 对轮廓进行多边形逼近，返回逼近后的多边形顶点坐标。
11. `while True:` 进入一个死循环，用于不断读取摄像头视频流并进行处理。
12. `retval, image = ret.read()` 从摄像头读取一帧视频流。
13. `img_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)` 将图像转换为灰度图像。
14. `img_burl = cv2.GaussianBlur(img_gray, (5, 5), 1)` 对灰度图像进行高斯模糊处理，降低图像噪声。
15. `img_canny = cv2.Canny(img_burl, 50, 50)` 对模糊后的图像进行 Canny 边缘检测。
16. `imgcontour = image.copy()` 复制一份原始图像，用于在其上绘制检测到的轮廓。
17. `getcontours(img_canny)` 调用 `getcontours()` 函数进行轮廓检测。
18. `cv2.imshow("video", imgcontour)` 在窗口中显示处理后的图像。
19. `c = cv2.waitKey(50)` 等待用户按下键盘，每隔 50 毫秒检查一次。
20. `if c == 32:` 如果用户按下空格键，退出循环。
21. `ret.release()` 释放摄像头资源。
22. `cv2.destroyAllWindows()` 关闭所有窗口。

逐行解释以下代码 import cv2 import numpy as np def cvtBackground(path,color): """ 功能：给证件照更换背景色(常用背景色红、白、蓝) 输入参数：path:照片路径 color:背景色 """ im=cv2.imread(path) im_hsv=cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2HSV) #BGR和HSV的转换使用 cv2.COLOR_BGR2HSV #aim=np.uint8([[im[0,0,:]]]) #hsv_aim=cv2.cvtColor(aim,cv2.COLOR_BGR2HSV) mask=cv2.inRange(im_hsv,np.array([im_hsv[0,0,0]-0.1,100,100]),np.array([im_hsv[0,0,0]+0.1,255,255])) #利用cv2.inRange函数设阈值，去除背景部分 mask1=mask #在lower_red～upper_red之间的值变成255 img_median = cv2.medianBlur(mask,5) #自己加，中值滤波，去除一些边缘噪点 mask2 = img_median mask_inv=cv2.bitwise_not(mask2) img1=cv2.bitwise_and(im,im,mask=mask_inv) #将人物抠出 bg=im.copy() rows,cols,channels=im.shape bg[:rows,:cols,:]=color img2=cv2.bitwise_and(bg,bg,mask=mask2) #将背景底板抠出 img=cv2.add(img1,img2) #改变图片比例 h, w = img.shape[:2] img5 = cv2.resize(img, (int(w * 1/3), int(h * 1/3)), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) image={'im':im,'im_hsv':im_hsv,'mask':mask1,'img_median':img_median,'img':img5} cv2.startWindowThread() #加了这个后在图片窗口按Esc就可以关闭图片窗口 for key in image: cv2.namedWindow(key) cv2.imshow(key,image[key]) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() return image #test if __name__=='__main__': img=cvtBackground('zjz.jpeg',[55,55,55])

这段代码实现了给证件照更换背景色的功能，具体解释如下：

1. 首先导入需要用到的库：cv2 (OpenCV) 和 numpy。
2. 定义了一个名为 cvtBackground 的函数，其中 path 表示图片路径，color 表示要更换的背景颜色，可以是红、白或蓝。
3. 使用 cv2.imread 函数读取图片，并使用 cv2.COLOR_BGR2HSV 将 BGR 格式的图片转换为 HSV 格式。
4. 利用 cv2.inRange 函数设定阈值，去除背景部分，生成掩膜 mask。
5. 使用中值滤波函数 cv2.medianBlur 去除一些边缘噪点，并将处理后的掩膜保存为 mask2。
6. 利用 cv2.bitwise_not 函数生成 mask_inv，表示掩膜的反转。
7. 使用 cv2.bitwise_and 函数将人物抠出，保存为 img1。
8. 将底板 bg 生成与图片尺寸相同的背景，并将其赋值为 color。
9. 使用 cv2.bitwise_and 函数将背景底板抠出，保存为 img2。
10. 使用 cv2.add 函数将抠出的人物和背景合成一张图片，保存为 img。
11. 最后使用 cv2.resize 函数改变图片比例，将图片缩小至原图的1/3，并将处理后的各个变量以字典的形式保存到 image 中，便于后续查看处理效果。
12. 在主函数中调用 cvtBackground 函数并传入图片路径和要更换的背景颜色，将返回的 image 变量中的图像显示在窗口中。