本文实例为大家分享了python实现抠图给证件照换背景的具体代码，供大家参考，具体内容如下

import cv2

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#建立显示图片的函数

def show(image):

plt.imshow(image)

plt.axis('off')

plt.show()

#导入前景图

img=cv2.imread('font.jpg') #图片导入

img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #转换颜色模型

print(img.shape) #打印图片规格

show(img) #显示图片

#导入背景图

back_img = cv2.imread('back.jpg') #图片导入

back_img = cv2.cvtColor(back_img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #转换颜色模型

print(back_img.shape) #打印图片规格

show(back_img) #显示图片

#裁剪图片

#img = img[0:1000,150:550] #裁剪图片大小

#show(img) #显示图片

#缩放图片

#print(img.shape) #打印图片规格

#img=cv2.resize(img,None,fx=0.9,fy=0.9) #图片缩小10%

#print(img.shape) #打印图片规格

#拆分图片信息

rows,cols,channels = img.shape #拆分图片信息

#转换格式

img_hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2HSV) #把图片转换成HSV格式，用于抠图

show(img_hsv) #显示图片

#抠图

lower_blue=np.array([0,0,0]) #获取最小阈值

upper_blue=np.array([0,255,255]) #获取最大阈值

mask = cv2.inRange(img_hsv, lower_blue, upper_blue) #创建遮罩

show(mask) #显示遮罩

erode=cv2.erode(mask,None,iterations=3) #图像腐蚀

show(erode) #显示图片

dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=1) #图像膨胀

show(dilate) #显示图片

opening = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (8,8))) #开运算

show(opening) #显示图片

center = [400,800] #设置前景图开始位置

for i in range(rows):

for j in range(cols):

if opening[i,j]==0: #代表黑色

back_img[center[0]+i,center[1]+j] =img[i,j] #赋值颜色

show(back_img) #显示图片

back_img = cv2.cvtColor(back_img,cv2.COLOR_RGB2BGR) #图像格式转换

back_img=cv2.resize(back_img,None,fx=0.8,fy=0.8) #图像缩放20%

cv2.imwrite('result.png',back_img) #保存图像

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。