Python OpenCV 修改一寸照片底色，图像处理取经之旅第 20 天

昨天写美女换装案例的时候，忽然间想到，相同的代码可以复用照片底色中，所以本文继续夯实一下对应的效果吧。

本案例使用的素材来源网络，如有侵权，联系橡皮擦删除

二值化参数调整

使用上篇博客，实现的一个小功能，进行 inRange()函数的参数值选择。

代码如下，先替换红色背景为绿色：

import cv2
import numpy as np
# 该图片即为上图待换色的图片
img = cv2.imread('photo.jpg')def nothing(x):passwinName = 'getTrackbarPos'
# 新建窗口
cv2.namedWindow(winName, cv2.WINDOW_NORMAL)cv2.createTrackbar('LowerbH', winName, 10, 255, nothing)
cv2.createTrackbar('LowerbS', winName, 43, 255, nothing)
cv2.createTrackbar('LowerbV', winName, 46, 255, nothing)cv2.createTrackbar('UpperbH', winName, 180, 255, nothing)
cv2.createTrackbar('UpperbS', winName, 255, 255, nothing)
cv2.createTrackbar('UpperbV', winName, 255, 255, nothing)
# 转换hsv
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
while(1):# 函数cv2.getTrackbarPos()范围当前滑块对应的值lowerbH = cv2.getTrackbarPos('LowerbH', winName)LowerbS = cv2.getTrackbarPos('LowerbS', winName)LowerbV = cv2.getTrackbarPos('LowerbV', winName)upperbH = cv2.getTrackbarPos('UpperbH', winName)upperbS = cv2.getTrackbarPos('UpperbS', winName)upperbV = cv2.getTrackbarPos('UpperbV', winName)lower_red = np.array([lowerbH, LowerbS, LowerbV])upper_red = np.array([upperbH, upperbS, upperbV])mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)cv2.imshow(winName, mask)if cv2.waitKey(1) == ord('q'):breakcv2.destroyAllWindows()

运行效果

经过不懈的努力，最终得到的相关参数如下：

运行颜色替换代码效果如下：

import cv2 as cv
import numpy as np
def change_clothes(src):# 图像二值化hsv = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2HSV)hsv1 = cv.cvtColor(hsv, cv.COLOR_HSV2BGR)# cv.imshow("hsv1",hsv1)# 使用 inRange()函数实现二值化lowerb = np.array([0, 250, 219])upperb = np.array([10, 255, 255])dst = cv.inRange(hsv, lowerb, upperb)# 颜色直接替换rows, cols, channels = src.shapefor i in range(rows):for j in range(cols):if dst[i, j] == 255:# 此处替换颜色，为 BGR 通道src[i, j] = (0, 255, 0)cv.imshow('src', src)if __name__ == "__main__":src = cv.imread("./photo.jpg")change_clothes(src)cv.waitKey()cv.destroyAllWindows()

有红色边缘，后续学习到新的内容在进行更正吧，主要是颜色区域的问题。

替换蓝色的时候，问题就比较小。

蓝色相关参数。

核心代码为：

 # 使用 inRange()函数实现二值化lowerb = np.array([100, 48, 108])upperb = np.array([130, 255, 255])

运行之后效果满意~

OpenCV 尾声

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