• python之 ffmpeg+opencv绿幕抠图，蒙版绿幕抠图，透明化处理，PIL检测图片是否包含透明通道

    目录

    OpenCV-Python实现绿幕图像抠图

    python利用蒙版批量抠图并实现透明化

    jpeg格式图片进行批量背景透明化处理

    PIL检测图片是否包含透明通道

    OpenCV-Python实现绿幕图像抠图

    • boy.png：最终结果保存的图片

    （1）input.jpg图片:

    （2）执行代码， 

     完整代码： 

    1. # -*-coding:utf-8-*-
    2. import cv2 as cv
    3. import numpy as np
    4. """
    5. OpenCV-Python实现绿幕图像抠图
    6. """
    7. def image_matting(image_path: str):
    8.     # todo 读取并转换图片格式
    9.     img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR)
    10.     cv.imshow('input', img)         # 将图像在特定的窗口进行显示
    11.  
    12.     hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)    # Opencv里的颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV，HSI等颜色空间的转换，也可以转换为灰度图像，参数CV_RGB2GRAY是RGB到gray
    13.     # cv.imshow('hsv', hsv)
    14.  
    15.     # todo 确定绿色范围
    16.     """
    17.     cv.inRange(src, lowerb, upperb)：根据像素的范围进行过滤，把符合像素范围的保留，赋值0，黑色；不符合的赋值255，白色。
    18.         src：需要处理的图像
    19.         lowerb：最小像数值
    20.         upperb：最大像素值
    21.     """
    22.     mask = cv.inRange(hsv, (35, 43, 46), (77, 255, 255))
    23.     # cv.imshow('cc', mask)
    24.  
    25.     # todo 确定非绿色范围
    26.     mask = cv.bitwise_not(mask)     # 非：cv.bitwise_not(img)，将图像按位取反操作。
    27.     # todo 通过掩码控制的按位与运算锁定绿色区域
    28.     result = cv.bitwise_and(img, img, mask=mask)    # 只在mask区域做与运算     与：cv.bitwise_and(img1，img2)，两幅图像按位进行与操作；
    29.     # cv.imshow('mask', mask)
    30.     # todo 显示图片验证结果
    31.     cv.imshow('result', result)
    32.     # 保存带有透明通道的png图片, 有了这种素材之后，就可以给这张图片替换任意背景了
    33.     cv.imwrite('boy.png', result)
    34.  
    35.     cv.waitKey(0)
    36.     cv.destroyAllWindows()
    37.     # canny边缘检测 和轮廓提提取方法
    38.  
    39.  
    40. if __name__ == '__main__':
    41.     path = 'img.jpg'
    42.     image_matting(path)

    （3）可以看到执行结果， 

    而且，最终结果保存的图片boy.png为：

      

    python利用蒙版批量抠图并实现透明化

    步骤：

    • 如果input图片为jpeg格式图片，那么就需要进行第一步操作 ：将tt文件夹里的jpeg格式图片“imput.jpeg”先转化为png格式。
    • 利用蒙版批量抠图并实现透明化

     （1）将tt文件夹里的jpeg格式图片“imput.jpeg”先转化为png格式，

     代码为：

    1. def change_png():
    2.     '''将批量的jpeg图片转为png格式'''
    3.     file_path = "tt"
    4.     count = 0
    5.     files = os.listdir(file_path)
    6.     for file in files:
    7.         if file.endswith('jpeg'):
    8.             # 要指明重命名之后的路径
    9.             src = os.path.join(file_path, file)
    10.             r_name = file.split('.')[0] + '.png'
    11.             dct = os.path.join(file_path, r_name)
    12.             os.rename(src, dct)
    13.             count = count + 1
    14.     print('count:', count)
    15.  
    16. if __name__ == "__main__":
    17.     change_png()

     可以看到转换结果是，

    （2）得到图片的蒙版mask，利用蒙版批量抠图并实现透明化，

    1. import cv2, os
    2. from PIL import Image
    3. import numpy as np
    4.  
    5. def change_png():
    6.     '''将批量的jpeg图片转为png格式'''
    7.     file_path = "tt"
    8.     count = 0
    9.     files = os.listdir(file_path)
    10.     for file in files:
    11.         if file.endswith('jpeg'):
    12.             # 要指明重命名之后的路径
    13.             src = os.path.join(file_path, file)
    14.             r_name = file.split('.')[0] + '.png'
    15.             dct = os.path.join(file_path, r_name)
    16.             os.rename(src, dct)
    17.             count = count + 1
    18.     print('count:', count)
    19.  
    20. def get_mask():
    21.     '''得到图片的蒙版mask'''
    22.     file_path = "tt"
    23.     count = 0
    24.     files = os.listdir(file_path)
    25.     for file in files:
    26.         image_path = file_path + '/' + file
    27.         print(image_path)
    28.         # todo 读取并转换图片格式
    29.         img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_COLOR)
    30.         # cv2.imshow('input', img)  # 将图像在特定的窗口进行显示
    31.         hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)  # Opencv里的颜色空间转换函数，可以实现RGB颜色向HSV，HSI等颜色空间的转换，也可以转换为灰度图像，参数CV_RGB2GRAY是RGB到gray
    32.         # cv.imshow('hsv', hsv)
    33.         # todo 确定绿色范围
    34.         """
    35.         cv.inRange(src, lowerb, upperb)：根据像素的范围进行过滤，把符合像素范围的保留，赋值0，黑色；不符合的赋值255，白色。
    36.             src：需要处理的图像
    37.             lowerb：最小像数值
    38.             upperb：最大像素值
    39.         """
    40.         mask = cv2.inRange(hsv, (35, 43, 46), (77, 255, 255))
    41.         # cv.imshow('cc', mask)
    42.         # todo 确定非绿色范围
    43.         mask = cv2.bitwise_not(mask)  # 非：cv.bitwise_not(img)，将图像按位取反操作。
    44.         # todo 通过掩码控制的按位与运算锁定绿色区域
    45.         result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)  # 只在mask区域做与运算     与：cv.bitwise_and(img1，img2)，两幅图像按位进行与操作；
    46.         # cv2.imshow('mask22', mask)
    47.         cv2.imwrite('mask/' + file.split('.')[0] +'_mask.jpg' , mask)
    48.         count += 1
    49.     print('count:', count)
    50.  
    51. class UnsupportedFormat(Exception):
    52.     def __init__(self, input_type):
    53.         self.t = input_type
    54.  
    55.     def __str__(self):
    56.         return "不支持'{}'模式的转换，请使用为图片地址(path)、PIL.Image(pil)或OpenCV(cv2)模式".format(self.t)
    57.  
    58. class MatteMatting():
    59.     def __init__(self, original_graph, mask_graph, input_type='path'):
    60.         """
    61.         将输入的图片经过蒙版转化为透明图构造函数
    62.         :param original_graph:输入的图片地址、PIL格式、CV2格式
    63.         :param mask_graph:蒙版的图片地址、PIL格式、CV2格式
    64.         :param input_type:输入的类型，有path：图片地址、pil：pil类型、cv2类型
    65.         """
    66.         if input_type == 'path':
    67.             self.img1 = cv2.imread(original_graph)
    68.             self.img2 = cv2.imread(mask_graph)
    69.         elif input_type == 'pil':
    70.             self.img1 = self.__image_to_opencv(original_graph)
    71.             self.img2 = self.__image_to_opencv(mask_graph)
    72.         elif input_type == 'cv2':
    73.             self.img1 = original_graph
    74.             self.img2 = mask_graph
    75.         else:
    76.             raise UnsupportedFormat(input_type)
    77.  
    78.     @staticmethod
    79.     def __transparent_back(img):
    80.         """
    81.         :param img: 传入图片地址
    82.         :return: 返回替换白色后的透明图
    83.         """
    84.         img = img.convert('RGBA')
    85.         L, H = img.size
    86.         color_0 = (255, 255, 255, 255)  # 要替换的颜色
    87.         for h in range(H):
    88.             for l in range(L):
    89.                 dot = (l, h)
    90.                 color_1 = img.getpixel(dot)
    91.                 if color_1 == color_0:
    92.                     color_1 = color_1[:-1] + (0,)
    93.                     img.putpixel(dot, color_1)
    94.         return img
    95.  
    96.     def save_image(self, path, mask_flip=False):
    97.         """
    98.         用于保存透明图
    99.         :param path: 保存位置
    100.         :param mask_flip: 蒙版翻转，将蒙版的黑白颜色翻转;True翻转;False不使用翻转
    101.         """
    102.         if mask_flip:
    103.             img2 = cv2.bitwise_not(self.img2)  # 黑白翻转
    104.         image = cv2.add(self.img1, img2)
    105.         image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))  # OpenCV转换成PIL.Image格式
    106.         img = self.__transparent_back(image)
    107.         img.save(path)
    108.  
    109.     @staticmethod
    110.     def __image_to_opencv(image):
    111.         """
    112.         PIL.Image转换成OpenCV格式
    113.         """
    114.         img = cv2.cvtColor(np.asarray(image), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    115.         return img
    116.  
    117.     @staticmethod
    118.     def __image_to_opencv(image):
    119.         """
    120.         PIL.Image转换成OpenCV格式
    121.         """
    122.         img = cv2.cvtColor(np.asarray(image), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    123.         return img
    124.  
    125. if __name__ == '__main__':
    126.     # change_png()
    127.     get_mask()
    128.     file_path = "tt"
    129.     count = 0
    130.     files = os.listdir(file_path)
    131.     for file in files:
    132.         image_path = file_path + '/' + file
    133.         mask_path = 'mask/'+ file.split('.')[0] +'_mask.jpg'
    134.         output_path = 'output/'+ file.split('.')[0] +'_output.png'
    135.         mm = MatteMatting(image_path, mask_path)
    136.         mm.save_image(output_path, mask_flip=True)  # mask_flip是指蒙版翻转，即把白色的变成黑色的，黑色的变成白色的
    137.         count += 1
    138.     print('count:', count)

    执行截图：

     （3）可以看到执行的结果，

     

     

    jpeg格式图片进行批量背景透明化处理

    步骤：

    • 如果input图片为jpeg格式图片，那么就需要进行第一步操作 ：将tt文件夹里的jpeg格式图片“imput.jpeg”先转化为png格式。
    • 批量背景透明化处理

    （1）将tt文件里的jpeg格式图片“imput.jpeg”先转化为png格式，

     代码为：

    1. def change_png():
    2.     '''将批量的jpeg图片转为png格式'''
    3.     file_path = "tt"
    4.     count = 0
    5.     files = os.listdir(file_path)
    6.     for file in files:
    7.         if file.endswith('jpeg'):
    8.             # 要指明重命名之后的路径
    9.             src = os.path.join(file_path, file)
    10.             r_name = file.split('.')[0] + '.png'
    11.             dct = os.path.join(file_path, r_name)
    12.             os.rename(src, dct)
    13.             count = count + 1
    14.     print('count:', count)
    15.  
    16. if __name__ == "__main__":
    17.     change_png()

     可以看到转换结果是，

     （2）绿色背景png格式图片背景透明化处理

    补充：可以用这个网页RGB(255,0,255),#FF00FF 颜色查询,颜色梯度,色彩搭配,色盲模拟 - RGB颜色查询 - 在线工具 - 字客网来将颜色转换为rgb值

     代码：

    1. import os
    2. from PIL import Image
    3.  
    4. '''绿色背景png格式图片背景透明化处理'''
    5.  
    6. class Transcolor():
    7.     def __init__(self):
    8.         # 最后一位表示透明度
    9.         self.color_map = {
    10.             'white': (255, 255, 255, 0),
    11.             'black': (0, 0, 0, 0),
    12.             'green': (87, 211, 57, 0)
    13.         }
    14.  
    15.     def process(self, image_file, old_bk, new_bk, text_color):
    16.         '''将图像特定颜色改为新颜色，前文改为设定颜色或者原始颜色'''
    17.         img = Image.open(image_file).convert("RGBA")
    18.         datas = img.getdata()
    19.         newData = []
    20.         for item in datas:
    21.             if self.is_around(item, old_bk):
    22.                 newData.append(new_bk)
    23.             else:
    24.                 newData.append(text_color if text_color else item)
    25.         img.putdata(newData)
    26.         return img
    27.  
    28.     def transparent(self, image_file, bk_color='green', text_color=None):
    29.         # 透明化
    30.         bk = self.formulate(bk_color)
    31.         text_color = self.formulate(text_color) if text_color else None
    32.         return self.process(image_file, bk, (0, 0, 0, 0), text_color)
    33.  
    34.     def is_around(self, color1, color2):
    35.         for i in range(3):
    36.             if abs(color1[i] - color2[i]) > 30:
    37.                 return False
    38.         return True
    39.  
    40.     def formulate(self, var):  # 格式检查
    41.         if var in self.color_map.keys():
    42.             return self.color_map[var]
    43.         for n, i in enumerate(var):
    44.             if i < 0 or i > 255 or n >= 4:
    45.                 print('Error:请输入white|black|phote_w|(220,220,220,0)RGBA形式')
    46.                 exit(1)
    47.         return var
    48.  
    49.  
    50. if __name__ == "__main__":
    51.     t = Transcolor()
    52.     photo_dir = 'tt'
    53.     for i in os.listdir(photo_dir):
    54.         if os.path.splitext(i)[1].lower() in ['.jpg', '.png', '.jpeg', '.bmp']:
    55.             path = os.path.join(photo_dir, i)
    56.             t.transparent(path).save(path)

    （3）可以看到背景透明化处理之后的结果是，

     （4）完整代码：

    1. import os
    2. from PIL import Image
    3.  
    4. '''绿色背景jpeg格式图片进行批量背景透明化处理'''
    5.  
    6. def change_png():
    7.     '''将批量的jpeg图片转为png格式'''
    8.     file_path = "tt"
    9.     count = 0
    10.     files = os.listdir(file_path)
    11.     for file in files:
    12.         if file.endswith('jpeg'):
    13.             # 要指明重命名之后的路径
    14.             src = os.path.join(file_path, file)
    15.             r_name = file.split('.')[0] + '.png'
    16.             dct = os.path.join(file_path, r_name)
    17.             os.rename(src, dct)
    18.             count = count + 1
    19.     print('count:', count)
    20.  
    21. class Transcolor():
    22.     def __init__(self):
    23.         # 最后一位表示透明度
    24.         self.color_map = {
    25.             'white': (255, 255, 255, 0),
    26.             'black': (0, 0, 0, 0),
    27.             'green': (35, 43, 46, 0)
    28.         }
    29.  
    30.     def process(self, image_file, old_bk, new_bk, text_color):
    31.         '''将图像特定颜色改为新颜色，前文改为设定颜色或者原始颜色'''
    32.         img = Image.open(image_file).convert("RGBA")
    33.         datas = img.getdata()
    34.         newData = []
    35.         for item in datas:
    36.             if self.is_around(item, old_bk):
    37.                 newData.append(new_bk)
    38.             else:
    39.                 newData.append(text_color if text_color else item)
    40.         img.putdata(newData)
    41.         return img
    42.  
    43.     def transparent(self, image_file, bk_color='green', text_color=None):
    44.         '''透明化'''
    45.         bk = self.formulate(bk_color)
    46.         text_color = self.formulate(text_color) if text_color else None
    47.         return self.process(image_file, bk, (0, 0, 0, 0), text_color)
    48.  
    49.     def is_around(self, color1, color2):
    50.         for i in range(3):
    51.             if abs(color1[i] - color2[i]) > 30:
    52.                 return False
    53.         return True
    54.  
    55.     def formulate(self, var):  # 格式检查
    56.         if var in self.color_map.keys():
    57.             return self.color_map[var]
    58.         for n, i in enumerate(var):
    59.             if i < 0 or i > 255 or n >= 4:
    60.                 print('Error:请输入white|black|phote_w|(220,220,220,0)RGBA形式')
    61.                 exit(1)
    62.         return var
    63.  
    64.  
    65. if __name__ == "__main__":
    66.     # change_png()
    67.     t = Transcolor()
    68.     photo_dir = 'imgs'
    69.     for i in os.listdir(photo_dir):
    70.         if os.path.splitext(i)[1].lower() in ['.jpg', '.png', '.jpeg', '.bmp']:
    71.             path = os.path.join(photo_dir, i)
    72.             t.transparent(path).save(path)
    73.     print("完成")

    PIL检测图片是否包含透明通道

    • 执行的结果为True，说明我们经过透明化处理的图片是包含透明通道。
    1. from PIL import Image
    2.  
    3. '''PIL检测图片是否包含透明通道'''
    4. def has_transparency(img):
    5.     if img.mode == "P":
    6.         transparent = img.info.get("transparency", -1)
    7.         for _, index in img.getcolors():
    8.             if index == transparent:
    9.                 return True
    10.     elif img.mode == "RGBA":
    11.         extrema = img.getextrema()
    12.         if extrema[3][0] < 255:
    13.             return True
    14.     return False
    15.  
    16. if __name__ == "__main__":
    17.     # extract_alpha("./13.png")
    18.     image = Image.open("output/input_output.png")
    19.     print(has_transparency(image))

     可以看到执行的结果为True，说明我们经过透明化处理的图片是包含透明通道。

  • 相关阅读:
    Blazor 组件库 BootstrapBlazor 中Editor组件介绍
    SQL命令及MariaDB(二)
    智慧排水监测系统：实时监测城市排水情况
    空间金字塔池化Spatial Pyramid Pooling
    【C++】运算符的重载
    UE4切换关卡
    Asp .Net Core 系列：集成 Ocelot+Nacos+Swagger+Cors实现网关、服务注册、服务发现
    web课程设计网页规划与设计：HTML+CSS美妆设计题材——雅诗兰黛(5页)
    “华为杯”研究生数学建模竞赛2015年-【华为杯】B题：数据的多流形结构分析（附python代码实现）
    Win10一键重装系统后计算机图标怎么调出来
  • 原文地址：https://blog.csdn.net/qq_45956730/article/details/125596129