本篇文章为大家展示了使用opencv怎么转换颜色空间并更改图片背景，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
思路：
1、将BGR转换为HSV颜色空间
2、设置掩模
3、位运算
这里以更改摩托罗拉logo背景为例，图片在必应图片搜索得知，具体代码如下：
import numpy as np import cv2 from imageio import imread import matplotlib.pyplot as plt def show(img,winname = "img"): cv2.namedWindow(winname,cv2.WINDOW_GUI_NORMAL) cv2.imshow(winname,img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() imgpath = r'motorola.jpg' img = imread(imgpath) img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) if img.shape == 4: img = img[:,:,:3] show(img) print(img.shape) bgd = np.ones(img.shape,dtype=np.uint8) bgd[:,:,:] = 255 #转换为白色背景 show(bgd,"white") # 转换颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) # show(hsv) # 绿色分量掩模,使用inRange函数 # lowergreen = np.array([35,43,46],dtype = np.uint8) # uppergreen = np.array([77,255,255],dtype=np.uint8) # maskgreen = cv2.inRange(hsv,lowergreen,uppergreen) # show(maskgreen) # 蓝色分量掩模,使用inRange函数 lowerblue = np.array([100,43,46],dtype = np.uint8) upperblue = np.array([124,255,255],dtype=np.uint8) maskblue = cv2.inRange(hsv, lowerblue, upperblue) maskblue_inv = cv2.bitwise_not(maskblue) show(maskblue,'maskblue') show(maskblue_inv,'maskblue_inv') # 腐蚀操作 kernel_erode = np.ones((3,3),dtype = np.uint8) erode = cv2.erode(maskblue,kernel_erode) # 膨胀操作 kernel_dilate = np.ones((5,5),np.uint8) dilate = cv2.dilate(erode, kernel = kernel_dilate) show(erode,'erode') # 前景色只留下蓝色字体部分 fg = cv2.bitwise_and(img,img,mask = maskblue) show(fg,'fg') # 背景中除去蓝色字体部分 bg = cv2.bitwise_and(bgd,bgd,mask = maskblue_inv) show(bg,'bg') # 前景色和背景色相加 dst = cv2.add(bg,fg) show(dst,'dst')
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