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python把图片的人物和背景分离

一:概述

在这个数字化时代,图像处理技术已经成为了我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。而在图像处理领域,人物和背景分离技术尤为。这项技术可以帮助我们更好地利用图片资源,例如在进行人像美化、智能裁剪、图像分析等场景中,都需要将人物和背景分离。本文将介绍几种在Python中实现人物和背景分离的方法,并提供实际案例。

二:具体说明

<1>基于阈值的分割方法

这种方法是最简单的一种方法,主要通过设定一个阈值,将图像转换为二值图像,然后提取出人物和背景。具体实现步骤如下:

  1. 对图像进行灰度化处理;
  2. 设定一个阈值,将图像转换为二值图像;
  3. 对二值图像进行膨胀和腐蚀处理,提取出人物轮廓;
  4. 填充人物轮廓,提取出人物区域;
  5. 计算背景区域。
案例:使用阈值分割方法对一张人物照片进行背景分离。

import cv2
import numpy as np

def threshold_segmentation(image_path):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)
    # 转换为灰度图像
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 设定阈值
    _,_image = cv2.threshold(gray_image, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    # 膨胀和腐蚀处理
    kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
    dilated_image = cv2.dilate(binary_image, kernel, iterations=1)
    eroded_image = cv2.erode(dilated_image, kernel, iterations=1)
    # 提取人物区域contours, _ = cv2.findContours(eroded_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2]
    person_contour = contours[0]
    mask = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
    cv2.drawContours(mask, [personcontour], -1, (255, 255, 255 thickness=cv2.FILLED)
    # 提取背景区域
    background = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask)
    return background

image_path = "example.jpg"
background = threshold_segmentation(image_path)
cv2.imshow("Background", background)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

<2>基于深度学习的人物和背景分离方法

这种方法是目前最先进的一种方法,主要是通过预训练的深度学习模型来完成人物和背景的分离。具体实现步骤如下:

  1. 使用预训练的深度学习模型,如Mask R-CNN、Unet等;
  2. 将图像输入到模型中,得到人物和背景的分割结果;
  3. 对分割结果进行后处理,提取出人物和背景。
案例:使用深度学习方法对一张人物照片进行背景分离。

import cv2
import numpy as np
import torch
from torchvision.models.segmentation import maskrcnn_resnet50_fpn

def deep_learning_segmentation(image_path):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)
    # 转换为RGB图像
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    # 缩放图像
    image = cv2.resize(image, (224, 224))
    # 创建模型
    model = maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
    model.eval()
    # 预测分割结果
     with torch.no_grad():
        prediction = model([image])
    # 提取分割结果
    masks = prediction[0]['masks']
    masks = masks > 0.5
    # 提取人物和背景
    person_mask = masks[0]
    background_mask = np.logical_not(person_mask)
    background = image * background_mask.squeeze().detach().numpy()
    return background

image_path = "example.jpg"
background = deep_learning_segmentation(image_path)
cv2.imshow("Background", background)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

python把图片的人物和背景分离_深度学习

如果直接使用代码可能会报错,然后具体问题还得具体分析。


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