OpenCV Python - 设置背景颜色

Question

我将尝试从一张照片中去除灰色背景，并用白色背景替换它。

目前我有以下代码：

image = cv2.imread(args["image"])
r = 150.0 / image.shape[1]
dim = (150, int(image.shape[0] * r))
resized = cv2.resize(image, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)
lower_white = np.array([220, 220, 220], dtype=np.uint8)
upper_white = np.array([255, 255, 255], dtype=np.uint8)
mask = cv2.inRange(resized, lower_white, upper_white) # could also use threshold
res = cv2.bitwise_not(resized, resized, mask)
cv2.imshow('res', res) # gives black background

问题在于，由于我已经遮盖了灰色部分，所以图像现在具有黑色背景。我该如何用白色像素替换空白像素？

- user404345

Answer 1

您可以使用掩码来索引数组，并将掩码中的白色部分赋值给白色：

coloured = resized.copy()
coloured[mask == 255] = (255, 255, 255)

- Alex L

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你能否写一个完整的程序？ - Govinda Raju

Answer 2

我强烈建议您坚持使用OpenCV，因为它被优化得很好。诀窍是反转掩码并将其应用于某些背景上，您将获得带有掩码的图像和带有倒置掩码的背景，然后将两者组合在一起。 image1是使用原始掩码遮罩的图像，image2是使用反转掩码遮罩的背景图像，image3是组合图像。重要提示：image1、image2和image3必须具有相同的大小和类型。掩码必须为灰度。

import cv2
import numpy as np

# opencv loads the image in BGR, convert it to RGB
img = cv2.cvtColor(cv2.imread('E:\\FOTOS\\opencv\\zAJLd.jpg'),
                   cv2.COLOR_BGR2RGB)
lower_white = np.array([220, 220, 220], dtype=np.uint8)
upper_white = np.array([255, 255, 255], dtype=np.uint8)
mask = cv2.inRange(img, lower_white, upper_white)  # could also use threshold
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)))  # "erase" the small white points in the resulting mask
mask = cv2.bitwise_not(mask)  # invert mask

# load background (could be an image too)
bk = np.full(img.shape, 255, dtype=np.uint8)  # white bk

# get masked foreground
fg_masked = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

# get masked background, mask must be inverted 
mask = cv2.bitwise_not(mask)
bk_masked = cv2.bitwise_and(bk, bk, mask=mask)

# combine masked foreground and masked background 
final = cv2.bitwise_or(fg_masked, bk_masked)
mask = cv2.bitwise_not(mask)  # revert mask to original

- lmiguelmh

Answer 3

首先，你需要获取背景。为此，必须使用掩膜图像从原始图像中减去。然后将黑色背景更改为白色（或任何颜色）。最后再将掩膜图像与图像相加。

请参考这里。

- Tombery

Answer 4

不建议使用 bitwise_not，建议使用

resized.setTo([255, 255, 255], mask)

在进行此操作之前，我还会先对掩码进行腐蚀和膨胀处理，以消除掩码中与您想保留的图像部分相关的杂点。详情请参考http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/erosion_dilatation/erosion_dilatation.html。

- J-J21

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我遇到了错误 AttributeError: 'numpy.ndarray' 对象没有属性 'setTo'。这对你有什么意义吗？谢谢。 - user404345

Answer 5

首先将图像转换为灰度，然后使用cv2.threshold进行阈值处理，最后使用numpy掩膜...

ret, thresh = cv2.threshold(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY), 220, 255, cv2.THRESH_BINARY)
img[thresh == 255] = 255

如果需要黑色背景，请将RHS设置为零，而不是255。

- barnwaldo

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您好，实际上它正在降低 DPI，我该如何保持相同的 DPI，例如 150？ - Govinda Raju