Python 小白的課題報告—OpenCV 摳圖項目實戰（5）自適應閾值摳圖

本系列是 Python 小白的課題作業《基于OpenCV 的圖像分割和摳圖》。
需要說明的是，本系列并不能算是 OpenCV 的摳圖項目教程，只是以此為主題的課題報告。其中包括了一個較為完整的 PyQt 項目。

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第三章 閾值摳圖

閾值處理方法直觀簡單，是一種基本的圖像分割方法。

根據圖像的整體或部分信息適當選擇閾值，像素值高于閾值時設為1/255，低于閾值時設為0，以此將圖像中感興趣的區域篩選出來生成掩模，再與原圖像合成即可得到摳圖圖像。

由于待處理圖像的灰度級數與其灰度直方圖是不確定的，對于不同的圖像、不同的目標前景，需要選取適當的閾值處理方法進行圖像分割。本章采用固定閾值、自適應閾值與色彩范圍三種方法進行圖像摳圖處理。

3.2 自適應閾值摳圖

在圖像摳圖的應用中，噪聲和非均勻光照等因素會影響閾值算法的性能。對于很多圖像，使用固定閾值難以獲得理解的摳圖效果，就需要使用自適應閾值處理方法，使用可變閾值處理。

自適應閾值處理可以根據圖像不同區域的亮度分布，使用高斯濾波、移動平均等方法計算其局部閾值，以此得到摳圖圖像。

OpenCV 提供了函數 cv.adaptivethreshold()實現圖像的閾值處理。

函數說明：

cv.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]) → dst

參數說明：

• scr：輸入圖像，8位單通道圖像
• dst：輸出圖像，大小和類型與輸入圖像相同
• maxValue：二值處理的最大值設置，通常為255
• adaptiveMethod：自適應閾值算法
  • cv.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C：閾值為矩形鄰域像素值的均值
  • cv.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C：閾值為矩形鄰域像素值的加權均值，默認權值服從高斯分布
• thresholdType：閾值類型，可選項THRESH_BINARY或THRESH_BINARY_INV
• blockSize：自適應計算的鄰域大小，如：3, 5, 7等
• C：偏移量

使用自適應閾值進行圖像摳圖的基本程序如下：

# MattingAdaptThresh.py # Copyright 2021 youcans, XUPT # Crated：2021-12-10import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt# 1. 讀取原始圖像 imgOri = cv2.imread("../images/lady983Green.jpg") # 讀取原始圖像 height, width, channels = imgOri.shape# 2. 從原始圖像提取綠色通道 imgGray = cv2.cvtColor(imgOri, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 彩色圖像轉換為灰度圖像 imgGreen = imgOri[:, :, 1] # imgGreen 為 綠色通道的 色彩強度圖 (注意不是原圖的灰度轉換結果) print(imgOri.shape, imgGray.shape, imgGreen.shape)# 3. 綠色通道轉換為二值圖像，生成遮罩 Mask、逆遮罩 MaskInv # colorThresh = 245 # 綠屏背景的顏色閾值 (注意研究閾值的影響) # ret, binary = cv2.threshold(imgGreen, colorThresh, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 轉換為二值圖像，生成遮罩，摳圖區域黑色遮蓋# 自適應閾值化能夠根據圖像不同區域亮度分布自適應地改變閾值 # cv.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]) -> dst # 參數 adaptiveMethod: ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C(均值法), ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C(高斯法) # 參數 thresholdType: THRESH_BINARY(小于閾值為0), THRESH_BINARY_INV(大于閾值為0) # 參數 blockSize: 鄰域大小，正奇數 # 參數 C: 偏移量，一般取 0 binary = cv2.adaptiveThreshold(imgGreen, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 5, 0) binaryInv = cv2.bitwise_not(binary) # 按位非(黑白轉置)，生成逆遮罩，摳圖區域白色開窗，摳圖以外區域黑色# 4. 用遮罩進行摳圖和更換背景 # 生成摳圖圖像 (前景保留，背景黑色) imgMatte = cv2.bitwise_and(imgOri, imgOri, mask=binaryInv) # 生成摳圖前景，標準摳圖以外的逆遮罩區域輸出黑色 # 將背景顏色更換為紅色: 修改逆遮罩 (摳圖以外區域黑色) imgReplace = imgOri.copy() imgReplace[binaryInv == 0] = [0, 0, 255] # 黑色區域(0/0/0)修改為紅色(BGR:0/0/255)plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.subplot(231), plt.imshow(cv2.cvtColor(imgOri, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title("Origin image"), plt.axis('off') plt.subplot(232), plt.imshow(imgGray, cmap='gray'), plt.title("Gray image"), plt.axis('off') plt.subplot(233), plt.imshow(imgGreen, cmap='gray'), plt.title("Green channel level"), plt.axis('off') plt.subplot(234), plt.imshow(binary, cmap='gray'), plt.title("binary mask"), plt.axis('off') plt.subplot(235), plt.imshow(binaryInv, cmap='gray'), plt.title("inv-binary mask"), plt.axis('off') plt.subplot(236), plt.imshow(cv2.cvtColor(imgReplace, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title("BgColor changed"), plt.axis('off') plt.tight_layout()

使用自適應閾值方法對單色背景圖像摳圖的結果如圖3.4所示。
對于確定顏色背景的藍屏摳圖，自適應閾值方法的結果并沒有更好，但是仍然能很好地提取圖像特征，如果使用其它方法進一步進行處理，也可以得到滿意的摳圖效果。
而對于自然背景圖像摳圖，自適應閾值方法的性能優于固定閾值方法。



圖3.4 自適應閾值摳圖法

【本節完】

版權聲明：

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【课题总结】OpenCV 抠图项目实战（5）自适应阈值抠图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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