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OpenCV实现照片换底色处理

本次博客将使用OpenCV库中的函数和方法，在一张照片中将指定颜色范围内的背景替换为自定义的颜色。 3.代码分析 照片换底色处理是一种图像处理技术，通过选择并替换背景颜色，改变照片的整体视觉效果。...然后，通过指定颜色范围，创建一个掩膜（mask），将在范围内的像素设置为白色，不在范围内的像素设置为黑色。接下来，通过取反操作，我们可以从原始图像中抠出人像区域。...cvtColor(image,hsv,COLOR_BGR2HSV); imshow("2",hsv); //3.截取颜色区域的范围 inRang 在hsv取值范围内 呈白色...不在范围内 呈黑色 Mat mask;//模板 inRange(hsv,Scalar(100,43,46),Scalar(124,255,255),mask); imshow...OpenCV库提供了丰富的图像处理函数和算法，可以帮助我们实现各种各样的图像处理任务。照片换底色处理是其中的一种，通过选择并替换背景颜色，可以为照片增添独特的艺术效果。

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在条码打印软件中如何打印黑底白字标签

接下来我们一起来看下在条码打印软件中将文字设置成黑底白字的操作步骤： 1.打开条码打印软件，点击新建，弹出文档设置对话框，在文档设置-画布中，可以插入背景图片，也可以设置背景颜色，这里以设置背景颜色为黑色...，勾选打印背景为列，设置好之后，点击确定。...然后在文字中，我们可以看到文字的默认颜色为黑色，如果想要显示白色的效果的话，我们点击颜色后面的方框，弹出字体颜色对话框，在样本中，我们可以选中颜色为白色，点击确定。...效果如下图所示： 白色作为一种特殊颜色，需要用到专色油墨打印，在条码打印软件中，也可以实现专色的打印，要打印白色，可以在条码打印软件中勾选“专色”设置。...除此之外，还可以在条码软件中将单一的文字颜色生成彩色的，这里就不再详细的描述了，具体的操作可以参考如何在中琅软件上把普通文字生成彩色文字。

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    OpenCV如何去除图片中的阴影

    然后我们分析一下，在上面的图片中有三个主色调，分别是字体颜色（黑色）、纸张颜色（偏白）、阴影颜色（灰色）。知道这点后我们就好办了。我们只需要把灰色和白色部分都处理为白色就好了。...那要我怎么才知道白色和灰色区域呢？对于一个8位的灰度图，黑色部分的像素大致在0-30左右。白色和灰色应该在31-255左右（这个范围只是大致估计，实际情况需要看图片）。如图： ?...在使用之前我们需要安装一下OpenCV模块： pip install opencv-python 在安装OpenCV时会自动安装numpy。...下面是我们的代码： import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread('page.jpg', 0) # 将像素值大于30的部分修改为255（白色） img[img > 30] = 255...pixel = int(np.mean(img[img > 140])) # 把灰白色部分修改为与背景接近的颜色 img[img > 30] = pixel cv2.imwrite('res.jpg'

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    在条码打印软件中如何打印黑底白字标签

    接下来我们一起来看下在条码打印软件中将文字设置成黑底白字的操作步骤： 1.打开条码打印软件，点击新建，弹出文档设置对话框，在文档设置-画布中，可以插入背景图片，也可以设置背景颜色，这里以设置背景颜色为黑色...，勾选打印背景为列，设置好之后，点击确定。...然后在文字中，我们可以看到文字的默认颜色为黑色，如果想要显示白色的效果的话，我们点击颜色后面的方框，弹出字体颜色对话框，在样本中，我们可以选中颜色为白色，点击确定。...效果如下图所示： 白色作为一种特殊颜色，需要用到专色油墨打印，在条码打印软件中，也可以实现专色的打印，要打印白色，可以在条码打印软件中勾选“专色”设置。...除此之外，还可以在条码软件中将单一的文字颜色生成彩色的，这里就不再详细的描述了，具体的操作可以参考如何在中琅软件上把普通文字生成彩色文字。

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    使用ControlNet 控制 Stable Diffusion

    它提供了一种增强稳定扩散的方法，在文本到图像生成过程中使用条件输入，如涂鸦、边缘映射、分割映射、pose关键点等。可以让生成的图像将更接近输入图像，这比传统的图像到图像生成方法有了很大的改进。...Canny edge — 黑色背景上带有白色边缘的单色图像。 Depth/Shallow areas — 灰度图像，黑色代表深区域，白色代表浅区域。 Normal map — 法线贴图图像。...HED edge  — 黑色背景上带有白色软边缘的单色图像。 Scribbles — 黑色背景上带有白色轮廓的手绘单色涂鸦图像。 OpenPose （姿势关键点）— OpenPose 骨骼图像。...M-LSD  — 仅由黑色背景上的白色直线组成的单色图像。 下面我们开始进行整合： 设置 建议在安装包之前创建一个新的虚拟环境。...官方文档推荐使用opencv-contrib-python包，但也可以使用以下任何包进行: opencv-python主包； opencv-contrib-python -完整包(附带contrib/额外模块

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    总结 | 基于OpenCV提取特定区域方法汇总

    我们将使用OpenCV函数“ drawContours（）”，将颜色用作白色（R，G，B = 255,2555,255），将厚度用作FILLED（-1）在黑色背景上绘制所有四个线段轮廓。...用于提取我们的ROI的蒙版 在原始图像上应用此蒙版可以在我们选择的背景（例如黑色或白色）上为我们提供所需的分段。...对于黑色背景，我们创建一个黑色画布，然后使用OpenCV函数“ bitwise_and（）”以及先前获得的蒙版在其上进行绘制。 ?...在黑色背景上提取的ROI 对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0,0,0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版...用于ROI提取的备用倒置掩模（图像源作者） 然后，我们使用OpenCV “ add（）”函数将此反向蒙版添加到先前获得的黑色背景中，并获得相同的结果，但使用白色背景。 ?

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    OpenCV-像素运算~算术运算

    我们通常用到的就是OpenCV这种处理方式，对于原始的两张图来说，Linux图中大部分都是黑色，也就是为像素值为0的部分，因此加上windows图中的有颜色部分，相加得到的就是windows图像的颜色，...而Linux图中的白色部分，本身已经是255了，在加上windows中非0的颜色像素，更会超过255，由于OpenCV中将其设置为255，因此还是白色。...Linux中黑色部分像素值为0，0减去windows中彩色部分变为负数，OpenCV中将其变为0，因此大部分都是黑色，但是在Linux中白色部分，像素值为255，而对应的windows部分值为0 - 255...可以看出结果还是挺炫的，相乘操作，如果非零相乘的话会让结果变大，当然0乘上任何的数都为0，由于OpenCV对超过255会变为255（乘法很容易超过255），在OpenCV相乘的结果中白色和黑色的区域会相对多一些...此时看结果的Linux图周边会有锯齿的效果，这是因为Linux图中的Linux文字周围是有平滑模糊的，这些在Linux文字周边的值并不为0，因此并不为白色，所以就会产生这种锯齿的效果。 ? ?

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    图像与滤波

    灰度图：又称灰阶图，白色与黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度，灰度分为[0, 255]共256阶，0表示纯黑，255表示纯白 二....在这张400x400的彩色照片中，每个像素都可以用RGBA四个通道来描述，每个通道的范围为[0, 255]，黑色为[0, 0, 0, 255]，白色为[255, 255, 255, 255] 如果用每一行上所有像素值的...如果按照频率进行划分的话，可以分为两个部分： 背景--天空：都是蓝色值，色值波动很小，振幅长，频率低； 前景--鸟：跟背景对比色差大，在Y轴上波动大，振幅短，频率高； 以合适的频率为分割线，我们很容易就能将背景和前景进行分割开来...如上图所示，黑色波形（时域信号）和所有的彩色波形（频域信号）描述的信息是等量的。...，所以在数字图像处理技术中，通常使用DCT离散余弦变换（如：在静止图像编码标准JPEG中，在运动图像编码标准MJPEG和MPEG的各个标准中都使用了DCT） 四.

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    基于OpenCV的特定区域提取

    我们将使用OpenCV函数“ drawContours（）”，将颜色用作白色（R，G，B = 255,2555,255），将厚度用作FILLED（-1）在黑色背景上绘制所有四个线段轮廓。...在原始图像上应用此蒙版可以在我们选择的背景（例如黑色或白色）上为我们提供所需的分段。...对于黑色背景，我们创建一个黑色画布，然后使用OpenCV函数“ bitwise_and（）”以及先前获得的蒙版在其上进行绘制。 ?...对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0,0,0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版（...然后，我们使用OpenCV “ add（）”函数将此反向蒙版添加到先前获得的黑色背景中，并获得相同的结果，但使用白色背景。 ? 到此为止，我们总结了几种方法，可以轻松地从图像中提取感兴趣区域。

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    C++ OpenCV基本阈值操作

    这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异，而且此分割属于像素级的分割。 为了从一副图像中提取出我们需要的部分，应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较，并作出相应的判断。...（例如：可以将该物体的像素点的灰度值设定为：‘0’（黑色）,其他的像素点的灰度值为：‘255’（白色）；当然像素点的灰度值可以任意，但最好设定的两种颜色对比度较强，方便观察结果）。 ?...阈值化的类型： OpenCV中提供了阈值（threshold）函数： threshold 。 这个函数有5种阈值化类型，在接下来的章节中将会具体介绍。...解释：在运用该阈值类型的时候，先要选定一个特定的阈值量，比如：125，这样，新的阈值产生规则可以解释为大于125的像素点的灰度值设定为最大值(如8位灰度值最大为255)，灰度值小于125的像素点的灰度值设定为...二值化阈值 基本步骤是要先把图片改为单通首的图像,即是灰度图,如果是彩色的三通道图二值化会有问题,然后把灰图的图像再进行二值化处理即可. 我们写一下TrackBarEvent的事件 ?

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    Python OpenCV findContours()函数与drawContours()函数用法

    我用的Python3.6，OpenCV3.4。Python3.x与2.x语法不一样，OpenCV2.x与3.x也不一样。看之前得清楚自己用的啥。 本文说白了就是个简单的查找轮廓，并且绘制轮廓。...而返回值根据OpenCV版本不同也不一样，但这俩个版本都会返回一个元组。OpenCV2.x版本第一个元素是轮廓，，而在OpenCV3.x中第二个才是轮廓。...还有在使用OpenCV查找轮廓时，为了更准确，需要进行二值化处理：阈值化处理或者进行Canny边缘检测。查找轮廓的函数会修改原始图片，当需要使用原始图片时得注意。...并且在OpenCV中查找轮廓就像在黑色背景中找白色背景，所以要找的物体应该是白色，而背景是黑色（来源于OpenCV官方教程中文版）。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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    C++ OpenCV形态学操作--腐蚀与膨胀

    腐蚀与膨胀 是OpenCV提供的两种最基本的形态学操作 形态学操作 简单来讲，形态学操作就是基于形状的一系列图像处理操作。通过将 结构元素 作用于输入图像来产生输出图像。...通过以下图像，我们简要来讨论一下膨胀与腐蚀操作(译者注：注意这张图像中的字母为黑色，背景为白色，而不是一般意义的背景为黑色，前景为白色）: ? 膨胀 此操作将图像 ?...背景(白色)膨胀，而黑色字母缩小了。 腐蚀 腐蚀在形态学操作家族里是膨胀操作的孪生姐妹。它提取的是内核覆盖下的相素最小值。 进行腐蚀操作时，将内核 ? 划过图像,将内核 ?...从下面的结果图我们看到亮区(背景)变细，而黑色区域(字母)则变大了 ? 相关API ?...代码演示 新建一个项目opencv-0010,配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法.并加载我们常用的那个图片显示出来 ?

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    形态学运算与仿真：图像处理中形态学操作的简单解释

    否则，将填充背景像素强度值。 假设背景为0，前景为1，那么伪代码就是： if Fit -> 1 else -> 0 使用了一个强度为1的2x2结构元素作为演示： 另外一张是6x6像素的图片。...其中白色元素强度值为0，蓝色像素强度值为1。 结构元素对给定图像的每个像素进行卷积。如果它满足未Fit条件，它将在结构元素的原点位置将像素更改为0。上面我们已经用红色显示了像素从1到0的位置。...imread('/work/morphology_er.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) plt.imshow(img4, cmap='gray') plt.show() 我们的图像是白色背景上的黑色...但是OpenCV需要黑色背景和白色图像对象来进行形态学操作。所以我们使用逆二值化。在形态学操作后再次进行二值阈值逆处理，以保留白色背景和黑色物体。...SE是一个小的形状，通常是一个矩阵或者类似核心的图形，用于进行形态学运算，如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。这些运算可以用于消除噪声、填补空洞、连接物体和分离物体等。

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    【计算机视觉】使用OpenCV处理色彩空间（Python版）

    其中0表示纯黑色，255表示纯白色。0～255之间的数值表示不同的亮度（即色彩的深浅程度）的深灰色或浅灰色。因此，一副灰度图能展示丰富的细节信息，如图1所示。 2....在 HSV 色彩空间下，比 RGB色彩空间更容易跟踪某种颜色的物体，常用于分割指定颜色的物体。...饱和度越低，说明颜色越浅，越接近白色。饱和度为0表示纯白色。值越大，颜色越饱和。 透明度越高，表示颜色越明亮，透明度越低，表示颜色越暗，透明度为0表示纯黑色。...我们也可以利用一些图像处理工具来观察RGB色彩空间与HSV色彩空间的对应关系，如PS就是非常好的图像处理工具，打开PS，选择前景色或背景色，会显示一个颜色选择窗口，如图5所示。...我们可以很轻松地得到单一颜色值，即指定颜色角H，并让V=S=1，然后通过向其中加入黑色和白色来得到我们需要的颜色。增加黑色可以减小V而S不变，同样增加白色可以减小S而V不变。

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    【Python3+OpenCV】实现图像处理—灰度变换篇

    本文将介绍如何在Python3中使用OpenCV实现对图像处理的灰度变换： 灰度化处理，二值化处理，伽马变换，对数变换，反向变换 ? 电脑环境准备 Python版本： Python3.7 ?...灰度图像中每个像素仅具有一种样本颜色，其灰度是位于黑色与白色之间的多级色彩深度，灰度值大的像素点比较亮，反之比较暗，像素值最大为255（表示白色），像素值最小为0（表示黑色）。 ?...No.3 灰度图像的伽马变换 Opencv中的伽马变换是用来图像增强，提升了暗部细节，简单来说就是通过非线性变换，让图像从暴光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响应，即将漂白（相机曝光）或过暗（曝光不足...灰度图像的对数变换一般表示如公式所示： DB=C*log(1+ DA) 其中c为尺度比较常数，DA为原始图像灰度值，DB为变换后的目标灰度值。 如下图所示，它表示对数曲线下的灰度值变化情况。 ?...No.5 灰度图像的反色变换 Opencv中的反色变换：对原图像像素值的颜色进行反转，即黑色变为白色，白色变为黑色。

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    opencv之颜色过滤只留下图片中的红色区域操作

    的H范围是0~180，红色的H范围大概是(0~8)∪(160,180) ，S是饱和度，一般是大于一个值,S过低就是灰色（参考值S 80)，V是亮度，过低就是黑色，过高就是白色(参考值220 V 50)。...所以接下来要做的就是遍历图像，获取图像每个像素点的H,S,V分量，然后做判断，满足条件的就保留，不满足的就赋值为黑色。 我是用opencv中的IplImage来存储图片的。...的H范围是0~180，红色的H范围大概是(0~8)∪(160,180) S是饱和度，一般是大于一个值,S过低就是灰色（参考值S 80)， V是亮度，过低就是黑色，过高就是白色(参考值220 V...补充知识：opencv实现图像去除单一颜色背景 思路 ? 因为背景是固定颜色，很容易筛选出背景，然后将其设为白色完全透明即可。...emmm，事实证明背景附近的颜色不是严格的背景色，后来将字填充后好多了。 ? 以上这篇opencv之颜色过滤只留下图片中的红色区域操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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    OpenCV的实用图像处理操作案例分享

    OpenCV OpenCV是用于图像处理的最流行的库之一[2]。有许多使用OpenCV的公司，例如Microsoft，Intel，Google，Yahoo。...这仅允许黑色或非常深的颜色为黑色，而所有其他阴影直接为白色。...图像2和图像3的阈值分别为80和160.最后，在图像4中将阈值确定为200.与图像1不同，白色和非常浅的颜色被指定为255，而所有在图4中将剩余值设置为0。 图像处理中使用的另一种方法是模糊。...对与真实图像中黑色区域相对应的区域不进行任何处理。但是，上述所有过程都应用于与白色区域相对应的区域。 图11.遮罩应用的图像 如图11所示，通过屏蔽过程，我们解决了在云中看到的问题。...这里要注意的另一点是，我们的文章为黑色，背景为白色。如果背景为黑色，文本为白色，则将取代这些功能的过程。 OpenCV用于提高某些图像的质量。例如对比度差的图像的直方图值分布在狭窄的区域。

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    基于OpenCV的实用图像处理操作

    OpenCV OpenCV是用于图像处理的最流行的库之一[2]。有许多使用OpenCV的公司，例如Microsoft，Intel，Google，Yahoo。...这仅允许黑色或非常深的颜色为黑色，而所有其他阴影直接为白色。...图像2和图像3的阈值分别为80和160.最后，在图像4中将阈值确定为200.与图像1不同，白色和非常浅的颜色被指定为255，而所有在图4中将剩余值设置为0。 图像处理中使用的另一种方法是模糊。...对与真实图像中黑色区域相对应的区域不进行任何处理。但是，上述所有过程都应用于与白色区域相对应的区域。 ? 图11.遮罩应用的图像 如图11所示，通过屏蔽过程，我们解决了在云中看到的问题。...这里要注意的另一点是，我们的文章为黑色，背景为白色。如果背景为黑色，文本为白色，则将取代这些功能的过程。 OpenCV用于提高某些图像的质量。例如对比度差的图像的直方图值分布在狭窄的区域。

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    OpenCV的实用图像处理操作案例分享

    OpenCV OpenCV是用于图像处理的最流行的库之一[2]。有许多使用OpenCV的公司，例如Microsoft，Intel，Google，Yahoo。...这仅允许黑色或非常深的颜色为黑色，而所有其他阴影直接为白色。...图像2和图像3的阈值分别为80和160.最后，在图像4中将阈值确定为200.与图像1不同，白色和非常浅的颜色被指定为255，而所有在图4中将剩余值设置为0。 图像处理中使用的另一种方法是模糊。...对与真实图像中黑色区域相对应的区域不进行任何处理。但是，上述所有过程都应用于与白色区域相对应的区域。 ? 图11.遮罩应用的图像 如图11所示，通过屏蔽过程，我们解决了在云中看到的问题。...这里要注意的另一点是，我们的文章为黑色，背景为白色。如果背景为黑色，文本为白色，则将取代这些功能的过程。 OpenCV用于提高某些图像的质量。例如对比度差的图像的直方图值分布在狭窄的区域。

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