OpenCV库——轻松更换证件照背景色

本文作者：寇晓璇，中南财经政法大学统计与数学学院

本文编辑：张孟晗

技术总编：陈   鼎

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导读
一般情况下，我们习惯使用Photoshop来更换证件照背景色，同样地，Python通过结合`OpenCV`和`Numpy`库也可以快速实现证件照换底，方法更加简单、快捷。本文将以蓝底照片为例，将其底色转换为红色，大家看懂代码后也可以自行修改其他颜色的背景。

1、前期准备

首先，准备好所需的`numpy`和`cv2`模块，安装命令如下：

pip install numpy
pip install opencv-python

注：`cv2`模块的安装命令与以往略有不同，需输入`opencv-python`进行安装。

2、读取图片

准备好自己想要转换的图片`image1.jpg`，并读取它。

# 导入相关库
import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('image1.jpg')   #' '内输入图片路径

导入的原始图片

3、图像缩放、提取像素点

将原图片进行缩放，并分别提取像素点的行和列。

img = cv2.resize(img,None,fx=0.9,fy=0.9)  #resize()图片缩放，其中fx和fy表示缩放比例
rows,cols,channels = img.shape
print(rows,cols,channels)

4、将图片转换为灰度图

三色图片有`RGB`三个颜色通道，无法进行腐蚀、膨胀操作。这时便需要我们将彩色图片转换为`hsv`灰度图像后，再完成腐蚀和膨胀的操作。下述命令可以将彩色图片转化为`hsv`灰度图。

hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)

5、将图片进行二值化处理

二值化处理是为了将彩色图片转换为黑白图片。同时，对于图像的处理我们也需要自定义一个最小值、最大值，这里分别用`lower_blue`和`upper_blue`表示。

lower_blue = np.array([90,70,70])
upper_blue = np.array([110,255,255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) #蓝色范围内变白，其余之外全部变黑

6、图片的腐蚀和膨胀

图片的二值化处理，可能会出现噪声（白点），有的图片显示的很明显，这就需要我们进行腐蚀或膨胀。我们可以采用腐蚀或膨胀进行图片的处理，观察哪种去除噪声的效果好一些。

erode=cv2.erode(mask,None,iterations=1)    #进行腐蚀操作
dilate=cv2.dilate(mask,None,iterations=1)  #进行膨胀操作

7、遍历每个像素点进行颜色替换

图片是由一个一个像素点组成的，我们的目的便是找到腐蚀后白色底色处的像素点，然后将原图中对应位置处的像素点，替换为红色。

#遍历每个像素点，进行颜色的替换
for i in range(rows):
  for j in range(cols):
    if dilate[i,j]==255: # 像素点为255表示的是白色，此处将白色处的像素点替换为红色(将if dilate[i,j]==255中的dilate换成erode对比试试)
      img[i,j]=(0,0,255) # 此行将蓝底替换成红底，即（0,0,255）代表红色，由于历史原因，为BGR（蓝绿红）通道，不是RGB（红绿蓝）通道，所以255放第三个位置

8、显示并保存图片

 分别使用`imshow`和`imwrite`显示、保存图片。

# 显示图片
cv2.imshow('img',img)   # ' '内填写路径
# 保存图片
cv2.imwrite('image2.jpg',img,[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY),100])

转换后的图片

完整代码

import cv2
import numpy as np
# 读取并显示图片
img=cv2.imread('image1.jpg')

# 图像缩放
img = cv2.resize(img,None,fx=0.9,fy=0.9)
rows,cols,channels = img.shape
print(rows,cols,channels)

# 图片转换为灰度图
hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 图片的二值化处理，可能会出现噪声（白点），有的图片显示的很明显，这就需要我们进行腐蚀或膨胀。
lower_blue = np.array([90,70,70])
upper_blue = np.array([110,255,255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) #蓝色范围内变白，其余之外全部变黑

#腐蚀膨胀，主要用于去处噪声
erode=cv2.erode(mask,None,iterations=1) #进行腐蚀操作
dilate=cv2.dilate(mask,None,iterations=1)  #进行膨胀操作

#遍历每个像素点，进行颜色的替换
for i in range(rows):
  for j in range(cols):
    if dilate[i,j]==255: # 像素点为255表示的是白色，此处将白色处的像素点替换为红色(将if dilate[i,j]==255中的dilate换成erode对比试试)
      img[i,j]=(0,0,255) # 此行将蓝底替换成红底，即（0,0,255）代表红色，由于历史原因，为BGR（蓝绿红）通道，不是RGB（红绿蓝）通道，所以255放第三个位置

# 显示图片
cv2.imshow('img',img)

#设置窗口等待，如果不设置，窗口会一闪而过
cv2.waitKey(0)

#保存图片
cv2.imwrite('image2.jpg',img,[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY),100])

大家只需将图片的路径进行替换，便可快速得到换底后的照片了。万变不离其宗，红底变蓝底、蓝底变白底，大家也可以着手去试试。

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