按位运算抠图的方法(opencv-python)

2024-10-14 12:24:10

1、粗暴的裁剪,并不能去掉第二幅图的背景:import cv2a = cv2.imread('a.png')b = cv2.i罪焐芡拂mread('d.png')r,c,ch = b.shapea[0:r,0:c] = b

按位运算抠图的方法(opencv-python)

2、第二幅图片比第一幅图片小,我先从第一幅图的左上角裁出一部分,使之与第二幅图大小一样:rh = a[0:r,0:c]

按位运算抠图的方法(opencv-python)

3、把第二幅图变成灰度图:g = cv2.cvtColor(b,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

按位运算抠图的方法(opencv-python)

4、然后把灰度图二值化:ret, mask = cv2.threshold(g, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY)其中,220到255表示二值处理的阈值,这个数值需要自己尝试,目的是尽量把背景和前景完整的分离开来。比如:ret, mask = cv2.threshold(g, 190, 255, cv2.THRESH_BINARY)分离效果不好。

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5、从rh里面抠出一个LOGO的轮廓:x = cv2.bitwise_and(rh,rh,mask = mask)

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6、从第二幅图里面抠出LOGO标志:y = cv2.bitwise_and(b,b,mask = cv2.bitwise_not(mask))扣得不太完整。

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7、x+y

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8、这样就算成功了:a[0:r,0:c] = x+y

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