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('D:\picture\\rm.jpg',[255,255,255])这段代码涵盖的知识点

1. 导入模块（cv2和numpy）
2. 定义函数cvtBackground，实现证件照更换背景色的功能
3. 读取图片（cv2.imread）
4. 将BGR颜色空间转换为HSV颜色空间（cv2.cvtColor）
5. 设定阈值，去除背景部分（cv2.inRange）
6. 中值滤波，去除一些边缘噪点（cv2.medianBlur）
7. 图片取反（cv2.bitwise_not）
8. 与运算，将人物抠出（cv2.bitwise_and）
9. 创建背景底板，并将其与阈值后的照片进行与运算，将背景抠出（cv2.bitwise_and）
10. 将人物和背景合并（cv2.add）
11. 改变图片比例（cv2.resize）
12. 定义一个字典，包含处理过程中用到的所有图像
13. 创建窗口，并显示图像（cv2.namedWindow,cv2.imshow）
14. 等待按键按下，关闭窗口（cv2.waitKey,cv2.destroyAllWindows）
15. 在主函数中调用cvtBackground函数，测试代码功能

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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('D:\picture\\rm.jpg',[255,255,255])设计思路

这段代码的主要功能是将证件照片的背景色更换为指定的颜色（常用红、白、蓝），具体思路如下：

1. 读取照片，将BGR格式转换为HSV格式；

2. 设定阈值，将背景部分的像素点设为0，人物部分的像素点设为255，得到背景掩膜；

3. 对背景掩膜进行中值滤波，去除一些边缘噪点；

4. 利用背景掩膜和人物掩膜，将人物抠出；

5. 创建一个与原图大小相同的底板，并设定为指定的背景颜色；

6. 利用背景掩膜和底板掩膜，将底板抠出；

7. 将人物和底板拼接在一起，形成新的图片；

8. 将图片比例缩小为原来的1/3，方便观察和保存。

代码中使用的OpenCV库是一个流行的计算机视觉库，可以用于图像处理、计算机视觉、机器学习等领域。

import glob import os import sys from pathlib import Path import cv2 as cv import numpy as np import scipy.io from PIL import Image

这是一段 Python 代码，其中导入了一些常用的库，包括：

- glob：用于查找符合特定规则的文件路径名。
- os：提供了许多与操作系统交互的函数。
- sys：提供了许多与 Python 解释器和运行时环境交互的函数。
- pathlib：提供了一种面向对象的路径操作方式。
- cv2：OpenCV 库，用于图像处理和计算机视觉。
- numpy：用于科学计算的 Python 库。
- scipy：用于数学、科学和工程计算的 Python 库。
- PIL：Python Imaging Library，用于图像处理和操作。

这些库可以用于各种各样的任务，例如图像处理、机器学习、数据分析等。