1. Понимание выреза и библиотеки OpenCV

Матирование — одна из важных задач в области обработки изображений, целью которой является отделение объектов от других частей. OpenCV — это библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом. Она предоставляет множество функций и инструментов для редактирования и обработки изображений. Она может просто и быстро реализовать функцию вырезания, а также выполнять дополнительную обработку и анализ изображений. Ниже мы подробно расскажем, как использовать Python для реализации функции удаления фона на основе OpenCV.

2. Получение изображений и методы обработки.

Прежде чем вырезать изображение, нам необходимо выбрать изображение и метод обработки. В качестве примера мы берем изображение, содержащее передний план и фон, а фон относительно чистый.

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()

3. Реализуйте удаление фона

Имея на руках изображение и метод, мы можем начать работу над удалением фона.

Первое, что нужно сделать, это получить бинарное изображение части переднего плана. Для этого мы используем метод вычитания фона, используя функцию cv2.createBackgroundSubtractorMOG() для получения вычитателя фона для разделения переднего плана и фона изображения.

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

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

Далее нам нужно обработать часть переднего плана, чтобы четко различить линию, разделяющую передний план и фон. Здесь используются морфологические операции, такие как расширение, обнаружение краев и закрытие.

# 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()

Наконец, мы накладываем обработанное изображение переднего плана и исходное изображение, чтобы удалить фон.

# Remove the background
res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

# Show the result
cv2.imshow('Result', res)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

4. Резюме

В этой статье описывается, как использовать библиотеку OpenCV для реализации удаления фона. В процессе реализации нам нужно сначала выбрать изображение и метод обработки, обработать передний план в соответствии с методом и, наконец, наложить передний план и исходное изображение для получения окончательного результата. Благодаря реализации этого метода можно не только удалить фон, но и выполнить дополнительную обработку и анализ изображений при редактировании.