【图像处理】——正装照换底色Python

import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread("personalPic.jpg") # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx=0.3,fy=0.3) rows,cols,channels = img.shape print(rows,cols,channels) # img_medianBlur=cv2.medianBlur(img,3) # 中值滤波,必须是大于1的奇数，如3、5、7… # cv2.namedWindow('median', cv2.WINDOW_NORMAL) #此配置名称为median窗口可手动改变大小 # cv2.namedWindow('median', cv2.WINDOW_AUTOSIZE) # cv2.imshow("median",img_medianBlur) # 显示原始图像 cv2.imshow('img',img) # 图片转换为灰度图 hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) # 显示灰度图像 cv2.imshow('hsv',hsv) # 图片的二值化处理，可能会出现噪声（白点），有的图片显示的很明显，这就需要我们进行腐蚀或膨胀。 lower_blue = np.array([70,70,70]) upper_blue = np.array([110,255,255]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) #蓝色范围内变白，其余之外全部变黑 # 显示二值化处理图像 cv2.imshow('mask',mask) #腐蚀膨胀，主要用于去处噪声 erode=cv2.erode(mask,None,iterations=1) #进行腐蚀操作 #显示腐蚀后的图片 cv2.imshow('erode',erode) dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=1) #进行膨胀操作 #显示膨胀后的图片 cv2.imshow('dilate',dilate) #遍历每个像素点，进行颜色的替换 for i in range(rows): for j in range(cols): if erode[i,j]==255: # 像素点为255表示的是白色，此处将白色处的像素点替换为红色(将if dilate[i,j]==255中的dilate换成erode对比试试) img[i,j]=(0,0,255) # 此行将蓝底替换成红底，即（0,0,255）代表红色，由于历史原因，为BGR（蓝绿红）通道，不是RGB（红绿蓝）通道，所以255放第三个位置 #img = cv2.flip(img, 1) #图像反转 1水平翻转 0垂直翻转 -1水平垂直翻转 cv2.imshow('red',img) # 窗口等待的命令，0表示无限等待 k = cv2.waitKey(0) #监听键盘事件 if k == ord('s'): #英文状态下键盘按s键，会将图片保存至桌面 font = cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX #参数依次为：涂鸦的图片、涂鸦的文字、位置、字体、字体大小、字体颜色、字体画笔粗细 # img = cv2.putText(img,"girl",(10,30),font,0.5,(0,0,0),2) cv2.imwrite("Blue2Red2.jpg",img, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY),100]) cv2.destroyWindow('red') #保存完后销毁名称为red的窗口 else: cv2.destroyAllWindows()