python抠图边缘融合sigmoid

要实现python抠图边缘融合，可以使用cv2.addWeighted函数。这个函数可以将两个图像按照给定的权重进行融合。具体步骤如下：

1. 首先，需要安装python 2.7，并确保安装了numpy、opencv和matplotlib这几个包。
2. 使用cv2.addWeighted函数来实现图像融合。示例代码如下：
res = cv2.addWeighted(img

相关问题

python抠图边缘融合

要实现python抠图边缘融合，可以使用cv2.addWeighted函数。这个函数可以将两个图像按照给定的权重进行融合。具体步骤如下：

1. 首先，需要安装python 2.7，并确保安装了numpy、opencv和matplotlib这几个包。
2. 使用cv2.addWeighted函数来实现图像融合。示例代码如下：
res = cv2.addWeighted(img_apple_resize, 0.5, img_pear_resize, 0.5, 0)
这里的img_apple_resize和img_pear_resize分别是要融合的两个图像，0.5表示两个图像的权重，0表示融合的偏置参数。
3. 完整的python代码如下：

   import cv2
   import numpy as np

   # 读取并转换图片格式
   opencv = cv2.imread('/home/huangjx/Pictures/boy.jpeg')
   hsv = cv2.cvtColor(opencv, cv2.COLOR_RGB2HSV)

   # 指定绿色范围
   minGreen = np.array([50, 100, 100])
   maxGreen = np.array([70, 255, 255])

   # 确定绿色范围
   mask = cv2.inRange(hsv, minGreen, maxGreen)

   # 确定非绿色范围
   mask_not = cv2.bitwise_not(mask)

   # 通过掩码控制的按位与运算锁定绿色区域
   green = cv2.bitwise_and(opencv, opencv, mask=mask)

   # 通过掩码控制的按位与运算锁定非绿色区域
   green_not = cv2.bitwise_and(opencv, opencv, mask=mask_not)

   # 拆分为3通道
   b, g, r = cv2.split(green_not)

   # 合成四通道
   bgra = cv2.merge([b, g, r, mask_not])

   # 保存带有透明通道的png图片
   cv2.imwrite('/home/huangjx/Pictures/boy.png', bgra)

   # 显示图片验证结果
   cv2.imshow('opencv', opencv)
   cv2.imshow('green', green)
   cv2.imshow('green_not', green_not)
   cv2.waitKey()
   cv2.destroyAllWindows()

这样就实现了python抠图边缘融合的效果。在上述代码中，我们先通过掩码将图像中的绿色部分提取出来，再将非绿色部分和绿色部分进行按位与运算，最后将结果合成为带有透明通道的png图片。通过调整权重和参数可以实现不同的融合效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python编写的opencv示例代码可直接运行OpenCVForPython.py](https://download.csdn.net/download/liluo0815481/10199729)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [OpenCV入门 图像的边缘填充与融合](https://blog.csdn.net/qq_42736179/article/details/107869250)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Python使用OpenCV绿幕抠图生成带有透明通道的PNG图片](https://blog.csdn.net/my_name_is_learn/article/details/114364699)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

python opencv 绿幕 抠图 边缘光滑

Python和OpenCV是一对强大的组合，可以用来进行绿幕抠图并对边缘进行光滑处理。

首先，我们需要通过OpenCV的函数来提取绿幕。使用`cv2.inRange()`函数可以根据颜色范围，将图像中的绿色部分标记出来。通常绿幕的颜色范围在HSV颜色空间中定义。我们可以使用`cv2.cvtColor()`函数将图像转换为HSV颜色空间，然后使用`cv2.inRange()`函数提取绿色。

接下来，我们可以通过对抠出来的绿色部分进行腐蚀和膨胀操作来去除噪音和填充空洞。使用`cv2.erode()`函数可以对图像进行腐蚀操作，而使用`cv2.dilate()`函数可以对图像进行膨胀操作。这两个函数可以帮助我们使绿幕边缘平滑。

最后，我们可以使用`cv2.bitwise_and()`函数将绿幕和原始图像进行融合，将绿幕抠图后的部分合并到原始图像中。

下面是一个简单的Python代码示例：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('green_screen.jpg')

# 将图像转换为HSV颜色空间
hsv_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 定义绿色范围，提取绿幕
lower_green = (36, 25, 25)
upper_green = (86, 255, 255)
mask = cv2.inRange(hsv_img, lower_green, upper_green)

# 对绿幕进行腐蚀和膨胀操作，平滑边缘
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
eroded = cv2.erode(mask, kernel, iterations=1)
dilated = cv2.dilate(eroded, kernel, iterations=1)

# 将绿幕和原始图像进行融合
result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=dilated)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

通过以上操作，我们可以得到平滑的绿幕抠图结果。