PNG로 변환하여 JPEG 이미지에서 투명한 배경을 얻는 방법은 무엇입니까?

debugcn 에 게시 Dev

라비

이미지 (jpg / jpeg)의 배경을 흰색으로하고 싶습니다.

아래는 녹색 배경을 흰색으로 전송하는 코드입니다 (사람의 가장자리를 올바르게 식별) : 입력 이미지 를 출력 이미지로

def change_bg(img, bg=(255, 255, 255)):
    # convert to hsv
    hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    # threshold using inRange
    range1 = (20, 80, 80)
    range2 = (90, 255, 255)
    mask = cv2.inRange(hsv, range1, range2)
    mask = 255 - mask

    # apply morphology opening to mask
    kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
    mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_ERODE, kernel)
    mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

    # antialias mask
    mask = cv2.GaussianBlur(mask, (0, 0), sigmaX=3, sigmaY=3, borderType=cv2.BORDER_DEFAULT)
    mask = skimage.exposure.rescale_intensity(mask, in_range=(127.5, 255), out_range=(0, 255))

    result = img.copy()
    result[mask == 0] = bg
    return result

아래 코드를 사용하여 jpeg 이미지를 png로 변환했지만 투명하지 않은 흰색 픽셀이 표시됩니다. 결과 이미지

def white_to_transe(image):
    """
    @input: PIL image
    @return:
    """
    image = image.convert('RGBA')
    # Transparency
    newImage = []
    for item in image.getdata():
        if item[:3] == (255, 255, 255):
            newImage.append((255, 255, 255, 0))
        else:
            newImage.append(item)

    image.putdata(newImage)
    print(image.mode, image.size)
    return newImage

그렇다면 깨끗한 흰색 투명한 배경을 얻는 방법은 무엇입니까?

white_to_transe아래로 업데이트 하면 작동하지만 흰색 픽셀에 영향을 미칩니다. 예를 들어 흰색 셔츠와 같습니다.

    for item in image.getdata():
        if item[0] > 240 and item[1] > 240 and item[2] > 240:
            newImage.append((255, 255, 255, 0))

흰색 (255 개 모두)을 넣는 대신 투명 change_bg기능을 추가 할 수 있습니까?

HansHirse

당신의 접근 방식은 다소 불행 할 수 있습니다. 마스크를 앤티 앨리어싱 할 때 범위의 값을 얻지 0 ... 255만 result[mask == 0] = bg(흰색) 만 설정 합니다. (점진적으로) 원래 마스크에도 속하는 다른 모든 픽셀은 고려하지 않습니다. 따라서 코드를 다시 정렬하고 최종 마스크를 알파 채널로 사용합니다. OpenCV도 사용했습니다. 추가 필로우 루프를 사용하는 것은 내 관점에서 왠지 번거 롭습니다.

코드에서 발췌 한 내용을 수정 한 것입니다.

import cv2
import numpy as np
import skimage.exposure

img = cv2.imread('rmQRJIS.jpg')
img_hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

lower = (40, 80, 80)
upper = (90, 255, 255)
mask = cv2.inRange(img_hsv, lower, upper)
mask = 255 - mask

kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_ERODE, kernel)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# Use initial, binary mask to set background to white
result = img.copy()
result[mask == 0] = (255, 255, 255)

# Save image just for intermediate output
cv2.imwrite('output_no_trans.png', result)

# Use antialiased mask as final alpha channel for transparency
mask = cv2.GaussianBlur(mask, (0, 0), sigmaX=3, sigmaY=3, borderType=cv2.BORDER_DEFAULT)
mask = skimage.exposure.rescale_intensity(mask, in_range=(127.5, 255), out_range=(0, 255))
result = cv2.cvtColor(result, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
result[:, :, 3] = mask

# Save final image
cv2.imwrite('output.png', result)

중간 출력으로 배경을 흰색으로 설정 한 후 이미지를 저장했습니다.

알파 채널을 포함한 최종 출력은 다음과 같습니다.

솔직히 여기에서는 PNG호환성 을 유지하기 위해 업로드하기 전에 출력 이미지를 축소해야했기 때문에 차이점을 거의 볼 수 없습니다 . 결과가 귀하에게 유리하면 전체 크기의 이미지를 직접 살펴보십시오!

----------------------------------------
System information
----------------------------------------
Platform:      Windows-10-10.0.16299-SP0
Python:        3.9.1
NumPy:         1.20.1
OpenCV:        4.5.1
scikit-image:  0.18.1
----------------------------------------

이 기사는 인터넷에서 수집됩니다. 재 인쇄 할 때 출처를 알려주십시오.

침해가 발생한 경우 연락 주시기 바랍니다[email protected] 삭제

에서 수정2021-05-26

몇 마디 만하겠습니다

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