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（多主体）

好的，以下是使用Python对图像进行二值化、形态学处理、轮廓提取、抠图、更换背景和高斯模糊的代码：

import cv2

# 读入图像
image = cv2.imread('input_image.jpg')

# 将图像转为灰度
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 进行形态学处理，膨胀操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
dilated = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=2)

# 进行轮廓提取
contours, hierarchy = cv2.findContours(dilated, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 对每个轮廓进行抠图
for cnt in contours:
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
    roi = image[y:y+h, x:x+w]
    cv2.imwrite('roi.jpg', roi)
    
    # 更换背景
    background = cv2.imread('background.jpg')
    background = cv2.resize(background, (w,h))
    background_roi = background[y:y+h, x:x+w]

    # 将抠图与更换的背景合并
    result = cv2.add(background_roi, roi)

    # 进行高斯模糊
    blur = cv2.GaussianBlur(result, (15,15), 0)

    # 将合并后的图像复制到原图中
    image[y:y+h, x:x+w] = blur

# 保存结果
cv2.imwrite('result.jpg', image)

这段代码可以将输入图像进行二值化、形态学处理、轮廓提取、抠图、更换背景和高斯模糊，最终输出处理后的图像。请注意，本段代码是示例代码，可能不足以处理所有情况，需要根据实际情况进行修改。