python写一个简单处理图片的程序，把人像背景变白色

好的，以下是一个简单的 Python 程序，可以用来将人像背景变为白色（需要安装 Pillow 库）：

from PIL import Image

# 打开图片
img = Image.open('input.jpg')

# 将背景变为白色
background_color = (255, 255, 255)
new_img = Image.new('RGB', img.size, background_color)
new_img.paste(img, (0, 0), img)

# 保存图片
new_img.save('output.jpg')

这个程序打开了名为 `input.jpg` 的图片，将其背景色变为白色，并将结果保存到名为 `output.jpg` 的文件中。你可以根据自己的需求修改这个程序。

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python写一个简单处理图片的程序

好的，以下是一个简单的 Python 程序，可以用来处理图片（需要安装 Pillow 库）：

from PIL import Image

# 打开图片
img = Image.open('input.jpg')

# 调整大小
width, height = img.size
new_size = (width // 2, height // 2)
resized_img = img.resize(new_size)

# 转换为灰度图像
gray_img = resized_img.convert('L')

# 保存图片
gray_img.save('output.jpg')

这个程序打开了名为 `input.jpg` 的图片，将其大小调整为原来的一半，然后将其转换为灰度图像，并将结果保存到名为 `output.jpg` 的文件中。你可以根据自己的需求修改这个程序。

python写一个传入图片后把人像扣出来的程序

好的，以下是一个基于Python的人像抠图程序：

首先需要安装opencv-python和numpy库：

pip install opencv-python
pip install numpy

然后可以使用以下代码来进行人像抠图：

import cv2
import numpy as np

def extract_person(image_path):
    # 读取图片
    img = cv2.imread(image_path)
    # 创建掩膜
    mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
    # 设置背景和前景模型
    bgdModel = np.zeros((1,65), np.float64)
    fgdModel = np.zeros((1,65), np.float64)
    # 定义矩形区域，这里使用整个图像
    rect = (0, 0, img.shape[1], img.shape[0])
    # 进行GrabCut操作
    cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 5, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
    # 创建前景掩膜
    mask2 = np.where((mask==1) + (mask==3), 255, 0).astype('uint8')
    # 将前景掩膜应用于原始图像
    img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask2)
    # 返回结果
    return img

# 测试代码
img = extract_person('test.jpg')
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个程序会读取一张图片，然后使用GrabCut算法进行人像抠图，最后返回抠出的人像。你可以将`image_path`参数替换为你自己的图片路径，然后运行这个程序，就可以得到抠出的人像。