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

时间: 2023-06-06 17:06:46 浏览: 34
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。

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