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import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #建立显示图片的函数 def show(image): plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show() #导入前景图 img=cv2.imread('font.jpg') #图片导入 img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #转换颜色模型 print(img.shape) #打印图片规格 show(img) #显示图片 #导入背景图 back_img = cv2.imread('back.jpg') #图片导入 back_img = cv2.cvtColor(back_img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #转换颜色模型 print(back_img.shape) #打印图片规格 show(back_img) #显示图片 #裁剪图片 #img = img[0:1000,150:550] #裁剪图片大小 #show(img) #显示图片 #缩放图片 #print(img.shape) #打印图片规格 #img=cv2.resize(img,None,fx=0.9,fy=0.9) #图片缩小10% #print(img.shape) #打印图片规格 #拆分图片信息 rows,cols,channels = img.shape #拆分图片信息 #转换格式 img_hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2HSV) #把图片转换成HSV格式,用于抠图 show(img_hsv) #显示图片 #抠图 lower_blue=np.array([0,0,0]) #获取最小阈值 upper_blue=np.array([0,255,255]) #获取大阈值 mask = cv2.inRange(img_hsv, lower_blue, upper_blue) #创建遮罩 show(mask) #显示遮罩 erode=cv2.erode(mask,None,iterations=3) #图像腐蚀 show(erode) #显示图片 dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=1) #图像膨胀 show(dilate) #显示图片 opening = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (8,8))) #开运算 show(opening) #显示图片 center = [400,800] #设置前景图开始位置 for i in range(rows): for j in range(cols): if opening[i,j]==0: #代表黑色 back_img[center[0]+i,center[1]+j] =img[i,j] #赋值颜色 show(back_img) #显示图片 back_img = cv2.cvtColor(back_img,cv2.COLOR_RGB2BGR) #图像格式转换 back_img=cv2.resize(back_img,None,fx=0.8,fy=0.8) #图像缩放20% cv2.imwrite('result.png',back_img) #保存图像
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