使用 Python 将绿屏背景替换成自定义图片
AI算法与图像处理
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2022-12-31 00:32
你有没有想过我们如何自己替换图像中的绿屏背景？
在这里，将教你如何使用 Python 和 OpenCV 替换具有绿屏背景的图像。
让我们进入正题，首先将拍摄两张图像作为我们程序的输入，一张是绿屏背景的图像，另一张是将设置成背景的图像。
带有绿屏背景的图像和要设置的背景图像
首先，你需要安装一些必需的库，例如 OpenCV 和 cvzone。
要安装这些库，只需打开命令提示符或终端并键入以下内容，然后按 Enter。
pip install opencv-python
pip install cvzone
安装库后，导入安装的库并读取这两个图像，如下所示，
# Importing libraries
import cv2
from cvzone.SelfiSegmentationModule import SelfiSegmentation
# Reading the green screen and background image
green_screen_img = cv2.imread("Green Screen Image Path")
bg_img = cv2.imread("Background Image Path")
两个图像应具有相同的尺寸（相同的宽度和高度）。使用shape属性检查尺寸（返回高度、宽度、通道）。如果两个图像的尺寸不同，则使用cv2.resize() 将这些图像的尺寸调整为相同的尺寸。
# Checking dimensions
print(green_screen_img.shape)
print(bg_img.shape)
# In my case both are having different dimension.
# So, I have to resize my images to same dimensions.
w, h = 640, 480
green_screen_img = cv2.resize(green_screen_img, (w, h))
bg_img = cv2.resize(bg_img, (w, h))
调整图像大小后，为SelfiSegmentation创建一个从cvzone.SelfiSegmentationModule导入的对象，然后从该对象调用一个函数removeBG()，该函数接受三个参数。
源图像 背景图像/背景颜色 阈值（默认 = 0.1）（可选）
output_1 = segmentor.removeBG(green_screen_img, bg_img)
cv2.imshow("Output-1", output)
cv2.waitKey(0)
具有默认阈值 (0.1) 的输出图像
output_2 = segmentor.removeBG(green_screen_img, bg_img, threshold=0.4)
cv2.imshow("Output-2", output_2)
cv2.waitKey(0)
输出阈值为 0.4 的图像
注意：最大阈值可以是1。如果阈值设置为 1，则整个图像被背景图像占据，如下所示，
output_3 = segmentor.removeBG(green_screen_img, bg_img, threshold=1)
cv2.imshow("Output-3", output_3)
cv2.waitKey(0)
阈值为 1 的输出图像
你也可以在BGR（蓝色、绿色、红色）值中指定颜色，而不是将图像指定为背景，如下图所示，
# In my case, I am choosing Red color as background
# RED - (0, 0, 255)
output = segmentor.removeBG(green_screen_img, (0, 0, 255))
cv2.imshow("Output", output)
cv2.waitKey(0)
以红色为背景的输出图像
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