opencv 绿幕抠图

要使用 OpenCV 进行绿幕抠图，可以先将图像从 BGR 色彩空间转换为 HSV 色彩空间，然后根据绿幕的颜色范围提取出绿幕区域的掩码，最后将掩码应用到原始图像上即可。

以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

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

# 将图像从 BGR 色彩空间转换为 HSV 色彩空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 定义绿幕的颜色范围
lower_green = np.array([50, 50, 50])
upper_green = np.array([70, 255, 255])

# 提取绿幕区域的掩码
mask = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)

# 将掩码应用到原始图像上
result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

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

相关问题

opencv 绿幕抠图c++

以下是使用OpenCV进行绿幕抠图的C++代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图片
    Mat image = imread("images/green_screen.jpg");

    // 将图片BGR转化为HSV进行处理
    Mat hsv;
    cvtColor(image, hsv, COLOR_BGR2HSV);

    // 计算图像绿值的范围，则除了图像人物以外，其他均为白色255，图像人物为黑色0
    Mat mask;
    inRange(hsv, Scalar(35, 43, 46), Scalar(77, 255, 255), mask);

    // 将图像进行取反操作，则图像人物为白色255，其他为黑色0
    bitwise_not(mask, mask);

    // 将原图和取反后的图在mask区域内进行与操作，则保留人物，其他为黑色，因此将人物抠出来了！
    Mat result;
    bitwise_and(image, image, result, mask);

    // 显示结果
    imshow("input", image);
    imshow("mask", mask);
    imshow("result", result);
    waitKey(0);
    destroyAllWindows();

    return 0;
}

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。