OpenCV-Python实现绿幕图像抠图

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在进行图像处理的时候，有时需要将图像中的物体抠图出来，传统的做法可以使用PS、Excel等方法做。今天我们使用opencv代码的方式实现图像抠图。

用到的函数主要有：cv.inRange(src, lowerb, upperb)，cv.bitwise_not()，cv.bitwise_and()。

cv.inRange(src, lowerb, upperb)：函数的功能是根据像素的范围进行过滤，把符合像素范围的保留，赋值0，黑色；不符合的赋值255，白色。
src：需要处理的图像
lowerb：最小像数值
upperb：最大像素值

cv.bitwise_not()，cv.bitwise_and()这两个函数的说明。详见：图像位级运算

以下图为例，抠出图片中的狗狗。

话不多说，直接上代码：

先附上HSV颜色表：

# -*-coding:utf-8-*- """ File Name: color_space_conversion.py Program IDE: PyCharm Create File By Author: Hong """ import cv2 as cv import numpy as np def image_matting(image_path: str): img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) cv.imshow('input', img) hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV) cv.imshow('hsv', hsv) # 根据像素的范围进行过滤，把符合像素范围的保留，不符合的赋值0或者255 # 根据hsv颜色表找出最大值和最小值 mask = cv.inRange(hsv, (35, 43, 46), (77, 255, 255)) cv.imshow('cc', mask) mask = cv.bitwise_not(mask) # 只在mask区域做与运算 result = cv.bitwise_and(img, img, mask=mask) cv.imshow('mask', mask) cv.imshow('result', result) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': path = 'images/dog.jpg' image_matting(path)

效果展示：成功地将这只狗狗抠出来了。