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实现效果
因为一些细节以及我本身选择的图片不是很好，有一些杂色，效果不是很好，大家可以试试自己的图片。
图片素材和源码
已经上传至我的gitee仓库
python黑科技
实现思路
图片预处理（导入、缩放、二值化黑白化）获取原图的背景区域（类比为ps的魔棒工具）修缮杂色（类似锐化？我ps用的不多，反正就是把边缘交界部分的杂色去除）遍历替换（把证件照提取的人像放到背景图上，这一部分尤其注意选择放置的center中心点，不要选择错误的中心点导致报越界错误）实现代码
核心方法解读
缩放图片函数cv2.resize解读
InputArray src ：img_back 输入待改变大小的原图像
OutputArray dst：None 输出，改变后的图像。这个图像和原图像具有相同的内容，只是大小和原图像不一样而已；
dsize：输出图像的大小，我这里没有使用这个固定大小的参数，而是启动了下面的比例缩放，你也可以填写具体的缩放大小（500，500）
fx：width方向的缩放比例
fy：height方向的缩放比例
图片二值化（黑白化）函数cv2.inRange解读
RGB 白色 0，0，0 黑色 255，255，255
取色对照网站推荐 /tool/rgb/6effff/
第一个参数：hsv指的是原图
第二个参数：lower_red指的是图像中低于这个lower_red的值，图像值变为0,RGB格式
第三个参数：upper_red指的是图像中高于这个upper_red的值，图像值变为0,RGB格式
des = cv2.erode(src, kernel[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]] )
src 被腐蚀的原始图像
kernel 代表腐蚀操作时所采用的结构类型。
anchor 代表element结构中锚点的位置，默认为（-1，-1），在核的中心位置。
iterations 是腐蚀操作的迭代的次数，默认为1
borderType 代表边界样式
import cv2import numpy as np#1.导入本地图片，注意图片的选择，一定要保证在图片缩放处理后，背景图片center点的确定（谨防越界）证件照图片，否则会报错img=cv2.imread('zjz.png')#要被抠图的证件照img_back=cv2.imread('back.png')#要替换的背景图片#2.缩放变换处理图片#缩放图片函数cv2.resize解读#InputArray src ：img_back 输入待改变大小的原图像#OutputArray dst：None 输出，改变后的图像。这个图像和原图像具有相同的内容，只是大小和原图像不一样而已；#dsize：输出图像的大小，我这里没有使用这个固定大小的参数，而是启动了下面的比例缩放，你也可以填写具体的缩放大小（500，500）#fx：width方向的缩放比例#fy：height方向的缩放比例#处理背景图片rows, cols, channels = img_back.shape#获得图片的形状，rows, cols, channels代表行，列像素点数量和通道数img_back = cv2.resize(img_back, None, fx=0.7, fy=0.7)cv2.imshow('back', img_back)#展示缩放后的背景图片#处理证件照图片rows, cols, channels = img.shapeimg = cv2.resize(img, None, fx=0.4, fy=0.4)cv2.imshow('zjz', img)rows, cols, channels = img.shape # rows，cols最后一定要是前景图片的，后面遍历图片需要用到#3.图片黑白化二值化,获取背景图片区域#白色 0，0，0 黑色 255，255，255#图片二值化（黑白化）函数cv2.inRange解读# 取色对照网站推荐 /tool/rgb/6effff/# 第一个参数：hsv指的是原图# 第二个参数：lower_red指的是图像中低于这个lower_red的值，图像值变为0# 第三个参数：upper_red指的是图像中高于这个upper_red的值，图像值变为0hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)#图片颜色模式rgb转换为hsv# 证件照黑白化masklower_blue = np.array([59,29,1])#证件照中低于改值的像素点颜色置为0，如果显示证件照不全，说明这个值要调低upper_blue = np.array([190, 255, 255])#证件照中高于改值的像素点颜色置为0,如果显示了不该显示的证件照背景杂色，说明这个值要调高mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)#把范围的像素点颜色变成黑色（人物区域变成黑色），在范围外的像素点颜色变成白色（背景图区域变成白色）cv2.imshow('mask', mask)#展示黑白化后的证件照#4.腐蚀膨胀 dilate 消除杂色（但是我这边消除了个寂寞····因为本来背景就有一大块白色····）#侵蚀了前景物体的边界(始终尝试使前景保持白色)。在二进制图像上执行，简单说是把物体边缘的部分消去杂色#des = cv2.erode(src, kernel[, anchor[, iterations[, borderType[, borderValue]]]] )# src 被腐蚀的原始图像# kernel 代表腐蚀操作时所采用的结构类型。# anchor 代表element结构中锚点的位置，默认为（-1，-1），在核的中心位置。# iterations 是腐蚀操作的迭代的次数，默认为1# borderType 代表边界样式erode = cv2.erode(mask, None, iterations=1)cv2.imshow('erode', erode)dilate = cv2.dilate(erode, None, iterations=1)cv2.imshow('dilate', dilate)#5.遍历替换center = [60,60] # 自定义固定在新背景图片中的位置，center点的确定（谨防越界）for i in range(rows):for j in range(cols):if dilate[i, j] == 0: # 0代表黑色的点img_back[center[0] + i, center[1] + j] = img[i, j] # 此处替换颜色，为BGR通道cv2.imshow('result', img_back)#展示替换背景后最终效果的图片cv2.waitKey(0)#窗口停滞，不加这一行窗口会一闪而逝看不到效果，给imshow提供时间展示图像，所以只有一个空窗口一闪而过。添加了waitkey后，哪怕仅仅是cv2.waitkey(1),我们也能截取到一帧的图像。所以cv2.imshow后边是必须要跟cv2.waitkey的。cv2.destroyAllWindows()#销毁所有窗口，回收资源
总结
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