Python摳圖教程之使用OpenCV實現背景去除

更新時間：2023年10月28日 09:02:14 作者：很酷的站長

這篇文章主要給大家介紹了關于Python摳圖教程之使用OpenCV實現背景去除的相關資料,背景去除是在很多視覺應用里的主要預處理步驟,文中通過代碼介紹的非常詳細,需要的朋友可以參考下

一、了解摳圖和OpenCV庫

摳圖（Matting）是圖像處理領域的重要任務之一，旨在將對象與其它部分分離。OpenCV是一個開源計算機視覺庫，它提供了豐富的函數和工具進行圖像編輯處理，可以簡單而快速地實現摳圖功能，同時可以進行更多的圖像處理、分析。下面我們將基于OpenCV，詳細介紹如何使用Python實現背景去除功能。

二、獲取圖像和處理方法

在進行摳圖前，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、實現背景去除

有了圖像和方法，我們就可以開始進行背景去除了。

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實現，利用cv2.createBackgroundSubtractorMOG()函數得到一個背景減除器，進而對圖像的前景和背景進行分離。

# Create the mask
mask = method.apply(img)

# Show the mask
cv2.imshow('Mask', mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

接下來，我們需要對前景部分進行處理，將前景和背景之間的分界線清晰地區(qū)分開來。這里使用形態(tài)學操作，例如膨脹、邊緣檢測和閉合等。

# 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()