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一、了解摳圖和OpenCV庫(kù)
摳圖（Matting）是圖像處理領(lǐng)域的重要任務(wù)之一，旨在將對(duì)象與其它部分分離。OpenCV是一個(gè)開源計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)，它提供了豐富的函數(shù)和工具進(jìn)行圖像編輯處理，可以簡(jiǎn)單而快速地實(shí)現(xiàn)摳圖功能，同時(shí)可以進(jìn)行更多的圖像處理、分析。下面我們將基于OpenCV，詳細(xì)介紹如何使用Python實(shí)現(xiàn)背景去除功能。
二、獲取圖像和處理方法
在進(jìn)行摳圖前，我們需要先選定圖片和處理的方法。這里我們以一張包含前景和背景的圖像且背景比較清晰的圖片作為示例。
import cv2
import numpy as np
# Load the image
img = cv2.imread('example_image.jpg')
# Show the original image
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# Define the method for background removal
method = cv2.bgsegm.createBackgroundSubtractorMOG()
三、實(shí)現(xiàn)背景去除
有了圖像和方法，我們就可以開始進(jìn)行背景去除了。
首先要做的是獲取前景部分的二值圖像。我們采用背景減除法來(lái)實(shí)現(xiàn)，利用cv2.createBackgroundSubtractorMOG()函數(shù)得到一個(gè)背景減除器，進(jìn)而對(duì)圖像的前景和背景進(jìn)行分離。
# Create the mask
mask = method.apply(img)
# Show the mask
cv2.imshow('Mask', mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()接下來(lái)，我們需要對(duì)前景部分進(jìn)行處理，將前景和背景之間的分界線清晰地區(qū)分開來(lái)。這里使用形態(tài)學(xué)操作，例如膨脹、邊緣檢測(cè)和閉合等。
# Perform morphology operation
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (5, 5))
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
# Show the processed mask
cv2.imshow('Processed Mask', mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()最后，我們將處理后的前景圖和原圖進(jìn)行疊加，去掉背景。
# Remove the background
res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
# Show the result
cv2.imshow('Result', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()四、總結(jié)
這篇文章介紹了如何使用OpenCV庫(kù)實(shí)現(xiàn)背景去除功能。在實(shí)現(xiàn)過程中，我們需要先選定圖片和處理的方法，并根據(jù)方法對(duì)前景進(jìn)行處理，最后將前景和原圖疊加生成最終結(jié)果。通過此方法的實(shí)現(xiàn)，不僅可以進(jìn)行背景去除，還可以實(shí)現(xiàn)更多的圖像編輯處理和分析。
本文標(biāo)題：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：Python摳圖：使用OpenCV實(shí)現(xiàn)背景去除
轉(zhuǎn)載來(lái)于：http://m.fisionsoft.com.cn/article/cdgieed.html
