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python版绿幕抠图
import cv2
image = cv2.imread("images/green_screen.jpg")
cv2.imshow("input",image)
# 将图片BGR转化为HSV进行处理
hsv = cv2.cvtColor(image,cv2.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
mask = cv2.inRange(hsv,(35,43,46),(77,255,255))
# 将图像进行取反操作,则图像人物为白色255,其他为黑色0
cv2.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!
result = cv2.bitwise_and(image,image,mask=mask)
cv2.imshow("mask",mask)
cv2.imshow("result",result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
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原文链接:https://blog.csdn.net/qq_42108414/article/details/119943104
c++版绿幕抠图
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
//1、设置需要去除的颜色
//2、颜色比对
//3、展示效果
//只有png有透明度空间,jpg是没有透明度空间的
Mat srcImg = imread("E:/img/lvbu.jpg", -1);
cout << srcImg.channels() << endl;
Vec3b color(0, 255, 0); //绿色
//int tempr = 0;
int tempc = 0;
//先把图片放大,做完抠图后再缩小。
Mat temp;
//转换图片,增加透明区域
cvtColor(srcImg, temp, COLOR_RGB2BGRA);
for (int i = 0; i < srcImg.rows; ++i) {
for (int j = 0; j < srcImg.cols; ++j) {
Vec3b &pixel = srcImg.at<Vec3b>(i, j);
Vec4b &pixel_temp = temp.at<Vec4b>(i, j);
if (pixel[0] <= 30 && pixel[1] >= 210 && pixel[2] <= 30) {
tempc = j + 1; //把符合要求的下一个点也抠掉
pixel_temp[3] = 0;
//pixel[0] = 255;
//pixel[1] = 255;
//pixel[2] = 255;
}
else if (tempc == j - 1) {
pixel_temp[3] = 0;
/*pixel[0] = 255;
pixel[1] = 255;
pixel[2] = 255;*/
}
}
}
imshow("result", temp);
imwrite("E:/img/result.png", temp);
waitKey(0);
return 0;
}
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原文链接:https://blog.csdn.net/qq_32355021/article/details/124733893
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