python 证件照换底图,证件照p图换底色
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2.读图显示imread():读图；Imshow():显示图片；Waitkey():设置窗口等待，如果不等待，窗口会闪而过；import v2 import numpy as NP # Read photo img=cv2 . im Read( girl . jpg )# Show image cv2 . im Show( img ，img)#窗口等待的命令，0表示无限等待cv2.waitKey(0)。效果如下：
3.Image scaling resize():图像缩放，其中fx和fy表示缩放比例，0.5表示缩放到之前的一半。import v2 import numpy as NP # read photos img=cv2 . imread( girl . jpg )# image zoom img=cv2 . resize(img，none，FX=0.5，fy=0.5) rows，cols，channels=img.shapeprint (rows，Col，channels) #命令显示图像cv2.imshow(img ，img)# window waiting，0表示无限等待cv2.waitKey(0)。结果如下：
4.把一张图片转换成灰度图像三色图片有三个RGB颜色通道，所以不能腐蚀和扩展。这就需要我们将彩色图片转换成hsv灰度图像，然后完成腐蚀和膨胀的操作。
2.CVTColor (IMG，CV2.color _ BGR2hsv)可以将彩色图片转换成hsv灰度图片。import v2 import numpy as NP # read photos img=cv2 . imread( girl . jpg )# image zoom img=cv2 . resize(img，none，FX=0.5，fy=0.5) rows，cols，channels=img.shapeprint (rows，Col，channels) cv2.imshow (img ，img)# image conversion to binary image HSV=cv2 . CVT color(img，cv2.color _ bgr2hsv) #命令显示图像cv2 . im2
5.将图片二值化就是将图片转换成黑白图片。二值化类似于1代表男性，2代表女性。对于图像处理，我们还需要定义一个最小值和一个最大值，分别用lower_blue和upper_blue表示。
Lower _ blue=np.array ([90，70，70]) upper _ blue=np.array ([110，255，255]) inrange (HSV，Lower _ blue，upper _ blue)将图片二值化。import v2 import numpy as NP # read photos img=cv2 . im read( girl . jpg )# image zoom img=cv2 . resize(img，none，FX=0.5，fy=0.5) rows，cols，channels=img.shapeprint (rows，Col，channels) cv2.imshow (img ，img) #图像转换为灰度HSV=cv2.cvtcolor (img，cv2 . color _ bgr 2 HSV)cv2 . im show( HSV
缺点：我们观察了第三章的图片，发现有些噪点(白点)有时会出现在黑色区域。这里可能显示的并不明显，有的图很明显，需要我们腐蚀或者膨胀。
6.形象的腐蚀和膨胀。对上面的图像进行二值化后，会出现一些噪点。我们可以用腐蚀或者膨胀来处理图像，看看哪种处理效果更好。
腐蚀(掩膜，无，迭代次数=1)进行腐蚀操作。对于扩展操作，expansion(侵蚀，无，迭代次数=1)。import v2 import numpy as NP # read photos img=CV2 . im read( girl . jpg )# image zoom img=CV2 . resize(img，none，FX=0.5，fy=0.5) rows，cols，channels=img.shapeprint (rows，Col，channels) cv2.imshow (img ，img) #图像转换为灰度HSV=cv2.cvtcolor (img，CV2 . color _ bgr 2 HSV)CV2 . im show( HSV Dilate (erode，none，iterations=1)cv2 . im show( Dilate ，Dilate) #命令用于窗口等待，0表示无限期等待cv2.waitKey(0)。结果如下：
观察上图：对于这张图片，无论是腐蚀还是膨胀，都起到了很好的去除图片噪点的作用。我们也可以用腐蚀图或者展开图。
7.遍历每个像素进行颜色替换。图片是由每一个像素组成的。我们只是想找到腐蚀后图片白色背景处的像素，然后用红色替换原图中相应位置的像素。
import v2 import numpy as NP # read photos img=cv2 . im read( girl . jpg )# image zoom img=cv2 . resize(img，none，FX=0.5，fy=0.5) rows，cols，channels=img.shapeprint (rows，Col，channels) cv2.imshow (img ，img) #图像转换为灰度HSV=cv2.cvtcolor (img，cv2 . color _ bgr 2 HSV)cv2 . im show( HSV upper _ blue) #腐蚀扩展erode=cv2.erode (mask，none，iterations=1)cv2 . imshow Erode)dilate=cv2 . dilate(Erode，none，iterations=1)cv2 . imshow( dilate ，dilate) #遍历替换I in range(rows):for J in range(cols):if Erode[I，J]==255: # 255像素表示白色，所以我们只想把白色的像素替换为红色img[i，j]=(0，0，255) #这里
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