python - 使用opencv删除任何图像的背景-6ren

python - 使用opencv删除任何图像的背景

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-03 21:16:08

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<分区>

我一直在寻找一种技术来删除任何给定图像的背景。这个想法是检测人脸并删除检测到的人脸的背景。我已经完成了脸部部分。现在去除背景部分仍然存在。

我使用了这个代码。

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


#-- Read image
img = cv2.imread('SYxmp.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)
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         
img         = img.astype('float32') / 255.0    
masked = (mask_stack * img) + ((1-mask_stack) * MASK_COLOR)  
masked = (masked * 255).astype('uint8')                    

cv2.imshow('img', masked)                                   # Display
cv2.waitKey()
cv2.imwrite("WTF.jpg",masked)

但是这段代码只适用于这张图片

应该在代码中更改什么以使其适用于不同的图像

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