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

以下是使用Python进行图像二值化，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示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

# 形态学开运算，去除噪点
kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 轮廓提取
contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 获取包含连通区域的矩形
rect = cv2.boundingRect(contours[0])

# 抠图
foreground = img[rect[1]:rect[1]+rect[3], rect[0]:rect[0]+rect[2]]

# 更换背景
background = cv2.imread('background.jpg')
background = cv2.resize(background, (img.shape[1], img.shape[0]))
background[rect[1]:rect[1]+rect[3], rect[0]:rect[0]+rect[2]] = foreground

# 高斯模糊
blurred = cv2.GaussianBlur(background, (51,51), 0)

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

其中，`input.jpg`是待处理的图片，`background.jpg`是要替换的背景图片，需要保证两者大小相同。运行代码后会显示处理后的结果图片。