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我想删除此图像的背景以仅获取此人。我有一千张这样的图片,基本上是一个人和一个有点发白的背景。
我所做的是使用边缘检测器,例如 canny 边缘检测器或 sobel 过滤器(来自 skimage
库)。然后我认为可以做的是,将边缘内的像素变白,将边缘内的像素变黑。之后,可以对原始图像进行蒙版,只得到人的照片。
但是,使用 canny 边缘检测器很难获得封闭边界。使用 Sobel 过滤器的结果还不错,但我不知道如何从那里着手。
编辑:
是否也可以去除右手和裙子之间以及头发之间的背景?
最佳答案
以下代码应该可以帮助您入门。您可能想要使用程序顶部的参数来微调您的提取:
import cv2
import numpy as np
#== Parameters =======================================================================
BLUR = 21
CANNY_THRESH_1 = 10
CANNY_THRESH_2 = 200
MASK_DILATE_ITER = 10
MASK_ERODE_ITER = 10
MASK_COLOR = (0.0,0.0,1.0) # In BGR format
#== Processing =======================================================================
#-- Read image -----------------------------------------------------------------------
img = cv2.imread('C:/Temp/person.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#-- Edge detection -------------------------------------------------------------------
edges = cv2.Canny(gray, CANNY_THRESH_1, CANNY_THRESH_2)
edges = cv2.dilate(edges, None)
edges = cv2.erode(edges, None)
#-- Find contours in edges, sort by area ---------------------------------------------
contour_info = []
_, contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# Previously, for a previous version of cv2, this line was:
# contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# Thanks to notes from commenters, I've updated the code but left this note
for c in contours:
contour_info.append((
c,
cv2.isContourConvex(c),
cv2.contourArea(c),
))
contour_info = sorted(contour_info, key=lambda c: c[2], reverse=True)
max_contour = contour_info[0]
#-- Create empty mask, draw filled polygon on it corresponding to largest contour ----
# Mask is black, polygon is white
mask = np.zeros(edges.shape)
cv2.fillConvexPoly(mask, max_contour[0], (255))
#-- Smooth mask, then blur it --------------------------------------------------------
mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=MASK_DILATE_ITER)
mask = cv2.erode(mask, None, iterations=MASK_ERODE_ITER)
mask = cv2.GaussianBlur(mask, (BLUR, BLUR), 0)
mask_stack = np.dstack([mask]*3) # Create 3-channel alpha mask
#-- Blend masked img into MASK_COLOR background --------------------------------------
mask_stack = mask_stack.astype('float32') / 255.0 # Use float matrices,
img = img.astype('float32') / 255.0 # for easy blending
masked = (mask_stack * img) + ((1-mask_stack) * MASK_COLOR) # Blend
masked = (masked * 255).astype('uint8') # Convert back to 8-bit
cv2.imshow('img', masked) # Display
cv2.waitKey()
#cv2.imwrite('C:/Temp/person-masked.jpg', masked) # Save
输出:
关于python - 如何从这种图像中删除背景?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29313667/
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