时间:2020-08-21 python教程 查看: 1035
因为最近在做深度学习抠图,正好要用到蒙版进行抠图,所以我将抠图代码进行了封装注释,可以直接使用。可能走了弯路,若有高见请一定提出!
主要代码
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
class UnsupportedFormat(Exception):
def __init__(self, input_type):
self.t = input_type
def __str__(self):
return "不支持'{}'模式的转换,请使用为图片地址(path)、PIL.Image(pil)或OpenCV(cv2)模式".format(self.t)
class MatteMatting():
def __init__(self, original_graph, mask_graph, input_type='path'):
"""
将输入的图片经过蒙版转化为透明图构造函数
:param original_graph:输入的图片地址、PIL格式、CV2格式
:param mask_graph:蒙版的图片地址、PIL格式、CV2格式
:param input_type:输入的类型,有path:图片地址、pil:pil类型、cv2类型
"""
if input_type == 'path':
self.img1 = cv2.imread(original_graph)
self.img2 = cv2.imread(mask_graph)
elif input_type == 'pil':
self.img1 = self.__image_to_opencv(original_graph)
self.img2 = self.__image_to_opencv(mask_graph)
elif input_type == 'cv2':
self.img1 = original_graph
self.img2 = mask_graph
else:
raise UnsupportedFormat(input_type)
@staticmethod
def __transparent_back(img):
"""
:param img: 传入图片地址
:return: 返回替换白色后的透明图
"""
img = img.convert('RGBA')
L, H = img.size
color_0 = (255, 255, 255, 255) # 要替换的颜色
for h in range(H):
for l in range(L):
dot = (l, h)
color_1 = img.getpixel(dot)
if color_1 == color_0:
color_1 = color_1[:-1] + (0,)
img.putpixel(dot, color_1)
return img
def save_image(self, path, mask_flip=False):
"""
用于保存透明图
:param path: 保存位置
:param mask_flip: 蒙版翻转,将蒙版的黑白颜色翻转;True翻转;False不使用翻转
"""
if mask_flip:
img2 = cv2.bitwise_not(self.img2) # 黑白翻转
image = cv2.add(self.img1, img2)
image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # OpenCV转换成PIL.Image格式
img = self.__transparent_back(image)
img.save(path)
@staticmethod
def __image_to_opencv(image):
"""
PIL.Image转换成OpenCV格式
"""
img = cv2.cvtColor(np.asarray(image), cv2.COLOR_RGB2BGR)
return img
使用示例
mm = MatteMatting("input.jpg", "mask.jpg")
mm.save_image("output.png", mask_flip=True) # mask_flip是指蒙版翻转,即把白色的变成黑色的,黑色的变成白色的
效果展示
input.jpg
mask.jpg
output.png
到此这篇关于python利用蒙版抠图(使用PIL.Image和cv2)输出透明背景图的文章就介绍到这了,更多相关python 输出透明背景图内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客!