一、了解抠图和OpenCV库 抠图（Matting）是图像处理领域的重要任务之一，旨在将对象与其它部分分离。...OpenCV是一个开源计算机视觉库，它提供了丰富的函数和工具进行图像编辑处理，可以简单而快速地实现抠图功能，同时可以进行更多的图像处理、分析。...下面我们将基于OpenCV，详细介绍如何使用Python实现背景去除功能。 二、获取图像和处理方法 在进行抠图前，我们需要先选定图片和处理的方法。...这里使用形态学操作，例如膨胀、边缘检测和闭合等。...OpenCV库实现背景去除功能。
业务背景 在我们的某项业务中，需要通过自研的智能硬件“自动化”地拍摄一组组手机的照片，这些照片有时候因为光照的因素需要考虑将背景的颜色整体替换掉，然后再呈现给 C 端用户。这时就有背景替换的需求了。...技术实现 使用 OpenCV ，通过传统的图像处理来实现这个需求。 方案一： 首先想到的是使用 K-means 分离出背景色。...大致的步骤如下： 将二维图像数据线性化 使用 K-means 聚类算法分离出图像的背景色 将背景与手机二值化 使用形态学的腐蚀，高斯模糊算法将图像与背景交汇处高斯模糊化 替换背景色以及对交汇处进行融合处理...相近颜色替换背景的效果.png 于是换一个思路： 使用 USM 锐化算法对图像增强 再用纯白色的图片作为背景图，和锐化之后的图片进行图像融合。 图像锐化是使图像边缘更加清晰的一种图像处理方法。...总结 其实，我尝试过用 OpenCV 多种方式实现该功能，也尝试过使用深度学习实现。目前还没有最满意的效果。后续，我会更偏向于使用深度学习来实现该功能。
几天前，我遇到了一个项目，要求将草图放到某个文件夹中时删除草图的白色背景。这都是在硬件扫描仪中发生的。 下面是一个草图示例： ? 第一步是安装此项目的依赖关系，具体需要内容我们将在下面列出。...此外，我们还将使用Python 3.7。...opencv_python==4.1.0.25 pip install opencv-python numpy==1.16.4 pip install numpy 之后，我们将导入项目所需的所有模块 import...如果已删除，请通过打印一些信息来让用户知道。 最后，将目录中的最新文件进行更新。 接下来介绍processImage函数，这是程序的核心。这就是OpenCV后台删除魔术发生的地方。...再次强调，使用阈值可以提供更好的结果。我们需要讨论的最后一件事是mini helper函数，该函数为文件名生成随机字符串。
它的核心是使用 OpenCV 和 MediaPipe 库。请点击此处获取更多信息。 https://github.com/cvzone/cvzone 为什么需要实时背景去除？...流行的背景去除技术 图像剪切路径 - 如果图像的主题具有锐利的边缘，则使用此技术。所有落在路径之外的元素都将被消除。 图像剪切 – 在这里，我们剪切帧中所需的区域或主题并删除背景。...在这里，我们将实现类似的东西，使用 OpenCV 和 CVzone。 让我们开始实施 安装所需的模块。...-- pip install OpenCV-python -- pip install cvzone -- pip install mediapipe 首先，让我们检查一下我们的网络摄像头是否工作正常...*segmentor.removeBG()*函数从帧中删除背景并将其替换为目录中的图像。
背景减除(Background Subtraction)是许多基于计算机视觉的任务中的主要预处理步骤。如果我们有完整的静止的背景帧，那么我们可以通过帧差法来计算像素差从而获取到前景对象。...为此引入了背景减除算法，通过这一方法我们能够从视频中分离出运动的物体前景，从而达到目标检测的目的。 OpenCV已经实现了几种非常容易使用的算法。...环境 Python 3.6 OpenCV 3.2 + contrib 在Python下可以通过直接导入wheel包来安装opencv+contrib,可以从下面这个网址下载对应的文件： opencv_python...它使用一种通过K高斯分布的混合来对每个背景像素进行建模的方法(K = 3〜5）。...该算法使用前几个（默认为120）帧进行后台建模。它采用概率前景分割算法，使用贝叶斯推理识别可能的前景对象。
技术核心：从静态的背景中把动态的物体提取并分割。...输入视频：打开摄像头，没有物体进入（仅仅做的截图） 输出视频：手机突然进入摄像头范围内 代码实现： #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/...imgproc.hpp" #include "opencv2/video.hpp" #include "opencv2/videoio.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp...1354502663010091008&format_id=10003&support_redirect=0&mmversion=false 输出视频： 代码实现： #include #include using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char* argv[]) { VideoCapture
下一讲：【opencv4】opencv视频教程 C++（opencv教程）2、加载，修改，保存图像 [opencv_C++] 入门强推！！！...【B站最全】 文章目录 opencv介绍和环境搭建 opencv组成架构 核心模块 环境搭建（换成自己下载的版本） opencv介绍和环境搭建 opencv组成架构 核心模块 环境搭建（换成自己下载的版本...包括头文件： D:\opencv3.1\opencv\build\include D:\opencv3.1\opencv\build\include\opencv D:\opencv3.1\opencv...\build\include\opencv2 库文件 D:\opencv3.1\opencv\build\x64\vc14\lib 链接器 opencv_world310d.lib vs新建项目，...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
本示例使用的OpenCV版本是：4.1.1 运行Python的编辑器：Jupyter notebook 示例目的 通过无损和有损的方式进行图片保存。...实现代码 1，加载图片 import cv2 # 加载OpenCV img = cv2.imread(“dashen.jpeg”) # 读取/加载 图片 2，把图片保存为PNG格式 使用无损的方式保存成...dashen_compressed.png”) # 读取/加载 图片 assert img_png.all() == img.all() # 对比两个图像数据是否一样，如果不一样就会出错 2，把图片保存为JPEG格式 使用压缩的方法保存为...设置编码格式特定参数(paramId_1，paramValue_1，paramId_2，paramValue_2，…)，可以用的params列表请参考cv:: ImwriteFlags https://docs.opencv.org...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
目前需求：需要将视频的背景去掉，只保留人像，方便后期合成其他视频大概步骤：1、先对视频每一帧进行图像分割2、对每一帧的图像进行抠图3.对完成抠图的每一帧图像进行合并使用之前先导入库cv2:进行图片分割PIL...：操作图像os：操作系统目录rembg ：对图像进行抠图移除背景numpy：图片分割时使用import cv2from PIL import Imageimport osfrom rembg import...: # 保存照片 cv2.imwrite(f'frames/frame_{i}.jpg', frame) else: break移除图片背景代码
下面简单图片演示一下： 提取mask： ===> 替换背景： + = python的opencv代码如下： # coding=utf-8 import cv2 import numpy as np...erode) dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=1) cv2.imshow('dilate',dilate) #遍历替换 center=[50,50]#在新背景图片中的位置
下载openCV 官网地址：Releases - OpenCV 下载地址：Download OpenCV from SourceForge.net 这里我用的opencv440的windows版本 下载完成后点击...exe进行安装，安装完成后会生成opencv文件夹，里面有各个环境文件 boot 示例 1.在opencv\build\java\以及opencv\build\java\x64下提取jar包以及动态库...效果： 有一些锯齿，下面有使用opencv修改背景的 代码： package com.me.lab.lab_tool.img; import javax.imageio.ImageIO; import...使用聚类修改背景颜色 import cv2 import numpy as np import sys src_cv_img = cv2.imread('20220106173723.jpg') h,w...使用二分背景值修改背景颜色 { "cells": [ { "cell_type": "code", "execution_count": 118, "id": "131b03ae
在很多基础应用中背景检出都是一个非常重要的步骤。 例如顾客统计，使用一个静态摄像头来记录进入和离开房间的人数；或者是交通摄像头，需要提取交通工具的信息等。...但是在大多数情况下，我们没有这样的(背景)图像，所以我们需要从我们有的图像中提取背景。如果图像中的交通工具还有影子的话， 那这个工作就更难了，因为影子也在移动，仅仅使用减法会把影子也当成前景。...OpenCV 中已经包含了其中三种比较容易使用的方法 一、BackgroundSubtractorMOG(弃用) 这是一个以混合高斯模型为基础的前景/背景分割算法。...它使用 K(K=3 或 5)个高斯分布混合对背景像素进行建模。使用这些颜色(在整个视频中)存在时间的长短作为混合的权重。背景的颜色一般持续的时间最长，而且更加静止。 一个像素怎么会有分布呢?...它使用前面很少的图像(默认为前 120 帧)进行背景建模。使用了概率前 景估计算法(使用贝叶斯估计鉴定前景)。这是一种自适应的估计，新观察到的 对象比旧的对象具有更高的权重，从而对光照变化产生适应。
基于AI的背景删除 现代技术已经到达一个阶段，机器算法能够辨别出图片的主体和背景。不需要深入研究编程和工作方法的技术原理，可以说这些去除背景的方法会随着时间和技术的发展而变得更加方便成熟。...对于用户来说，使用AI背景删除非常简单，因为您只需要将照片上传，选择背景和下载照片。当然，在某些情况下，可能会需要对照片进行微调。...基于AI的背景删除 - 优点和缺点 +即时结果，无需手动操作 工作流程很流畅，只需单击几下提供输入和接收输出。处理通常需要几秒钟，不需要额外的投入。...这个缺点可能会引导您更多地使用基于蒙版的背景删除，其工作速度仅略低，但透明产品的抠图效果很好。 如何拍摄好产品以进行AI处理？...第二个将优先考虑要删除背景的图片的对象和背景之间的对比度要稍大一些。 电子商务的这种方法有什么用？ 在短时间内制作大量优质产品照片的目的，这个电子商务企业的特征需求将与自动智能提供的服务完美一致。
在这篇文章中，我们将看到如何使用 Python 中的 OpenCV 模块检测颜色，进入这个领域的第一步就是安装下面提到的模块。...pip install opencv-python pip install numpy 然后，导入模块。...读取图像并使用 OpenCV 模块中的 cvtColor() 函数将BGR图像转换为 HSV (色调、饱和度、值) 图像， 现在，选择我们想要检测的颜色，并使用如下所示的HSV颜色贴图获得较低和较高的...在 OpenCV 中，色调的值从0到180，饱和度的值从0到255。因此，OpenCV 使用的 HSV 值范围在 (0–180, 0–255, 0–255) 之间。...使用 HSV 值，我们需要使用 OpenCV 模块中的 inRange() 函数找到掩码并将其分配给变量（掩码）。
一、在 Anaconda2 中配置 OpenCV 解压 opencv，添加系统环境变量，计算机-->右键属性-->高级系统设置-->环境变量-->系统变量-->编辑path-->添加 F:\Program...Files (x86)\opencv-3.2.0-vc14\build\x64\vc14\bin 拷贝 opencv/build/python/2.7/x64/cv2.pyd 到 Anaconda2/...Lib/Site-packages/ 注意：从上面python/2.7可以看出，opencv 官方的 python 接口只支持 Anaconda2的版本 ，如果你装的是 Anaconda3 的话，可以打开...# 1.使用opencv读取并创建灰度图像，按 BGR 顺序 im = cv2.imread('empire.jpg') gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY...接口使用 OpenCV ：https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/68952160
一种比较方便的删除轮廓的处理方式，是我刚刚学习到的一个方法，在这之前，如果我想删除一个不需要的轮廓，用的方法是将该轮廓填充为背景色，之前的博客提到过，在countours容器中，如果把轮廓填充为背景色，...所以之前总是要填充之后从新copyto一下，然后重新找一遍轮廓，达到删除轮廓的效果。这种方式实在是low。...，完成删除指定轮廓的功能。.../opencv.hpp> #include #include #include<opencv2...w0 = w1 = u0_temp = u1_temp = u0 = u1 = delta_temp = 0; for (int j = 0; j < 256; j++) { //背景部分
本期我们将使用Python和OpenCV为频会议创建虚拟背景。 ? 虚拟背景是当前远程工作的员工中的热门话题之一。由于Covid-19的流行，许多人必须通过视频通话以便继续工作。...接下来，我们将尝试使用Python和OpenCV使用计算机视觉技术构建虚拟背景的基本方法。...（虽然效果并不是很好~） 介绍 我们的目的是拍摄视频，尝试弄清楚视频的背景和前景，删除背景部分，并用图片（虚拟背景）代替。因为在此项目中，我们将使用简单的方法，假设前景通常具有与背景不同的颜色。...OpenCV OpenCV是一个用于解决计算机视觉任务的库。它是开源的，可用于多种编程语言，包括Python和C ++。...虚拟背景Python和OpenCV教程-输入 这是输出图像的屏幕截图。作为背景，我在罗马尼亚的拉斯诺夫使用了我的照片。 ?
阅读本文，用时3～5mins 基本思想 OpenCV中支持的两种背景提取算法都是基于模型密度评估，然后在像素级对图像进行前景与背景分类的方法，它们具有相同的假设前提 – 各个像素之间是没有相关性的，跟它们算法思想不同的方法主要是基于马尔可夫随机场理论...所以OpenCV中没有实现。...基于像素分类的背景分析方法 自适应的背景提取（无参数化/ KNN） 基于GMM的背景提取 基于模糊积分的背景提取 这些背景建模的方法一般都可以分为如下三步完成 背景初始化阶段(背景建模提取) 前景检测阶段...基于GMM的核密度估算需要考虑初始输入componet数目参数、OpenCV中实现的另外一种方法是基于简单的核密度估算方法，然后通过KNN对输出的每个像素进行前景与背景分类，实现了更加快速的背景分析。...代码与演示 OpenCV在release模块中相关API Ptr cv::createBackgroundSubtractorMOG2( int history
利用vector迭代器（iterator）遍历内容，利用erase()函数删除轮廓，实验设计为小于20的轮廓被删除，为了效果更明显，在阈值分割前不做平滑和滤波的处理，代码如下： #include<iostream...",thresholdImage); imshow("结果图",resultImage); waitKey(0); return 0; } 实验结果： 可以看到，轮廓面积小于20个像素的被删除了
安装非常简单，只需要pip install opencv-python就好了。 下面展示用 opencv 读取一张图片，并展示。 #!.../user/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 img = cv2.imread("Koala.jpg") # 读取图片 cv2.imshow
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