Python 如何从此类图像中删除背景？

我想删除此图像的背景以仅获取人物。我有上千张这样的照片，基本上是一个人和一个略带白色的背景

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我所做的是使用边缘检测器，如canny边缘检测器或sobel过滤器（来自

skimage

library）。然后我认为可以做的是，将边缘内的像素变白，将边缘外的像素变黑。之后，可以对原始图像进行遮罩，仅获取人物的图片

然而，使用canny边缘检测器很难获得闭合边界。使用Sobel过滤器的结果并没有那么糟糕，但我不知道如何从那里开始

编辑：

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也可以删除右手和裙子之间以及头发之间的背景吗？

以下代码应该可以帮助您开始。您可能希望使用程序顶部的参数来微调提取：

import cv2
import numpy as np

#== Parameters =======================================================================
BLUR = 21
CANNY_THRESH_1 = 10
CANNY_THRESH_2 = 200
MASK_DILATE_ITER = 10
MASK_ERODE_ITER = 10
MASK_COLOR = (0.0,0.0,1.0) # In BGR format


#== Processing =======================================================================

#-- Read image -----------------------------------------------------------------------
img = cv2.imread('C:/Temp/person.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#-- Edge detection -------------------------------------------------------------------
edges = cv2.Canny(gray, CANNY_THRESH_1, CANNY_THRESH_2)
edges = cv2.dilate(edges, None)
edges = cv2.erode(edges, None)

#-- Find contours in edges, sort by area ---------------------------------------------
contour_info = []
_, contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# Previously, for a previous version of cv2, this line was: 
#  contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
# Thanks to notes from commenters, I've updated the code but left this note
for c in contours:
    contour_info.append((
        c,
        cv2.isContourConvex(c),
        cv2.contourArea(c),
    ))
contour_info = sorted(contour_info, key=lambda c: c[2], reverse=True)
max_contour = contour_info[0]

#-- Create empty mask, draw filled polygon on it corresponding to largest contour ----
# Mask is black, polygon is white
mask = np.zeros(edges.shape)
cv2.fillConvexPoly(mask, max_contour[0], (255))

#-- Smooth mask, then blur it --------------------------------------------------------
mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=MASK_DILATE_ITER)
mask = cv2.erode(mask, None, iterations=MASK_ERODE_ITER)
mask = cv2.GaussianBlur(mask, (BLUR, BLUR), 0)
mask_stack = np.dstack([mask]*3)    # Create 3-channel alpha mask

#-- Blend masked img into MASK_COLOR background --------------------------------------
mask_stack  = mask_stack.astype('float32') / 255.0          # Use float matrices, 
img         = img.astype('float32') / 255.0                 #  for easy blending

masked = (mask_stack * img) + ((1-mask_stack) * MASK_COLOR) # Blend
masked = (masked * 255).astype('uint8')                     # Convert back to 8-bit 

cv2.imshow('img', masked)                                   # Display
cv2.waitKey()

#cv2.imwrite('C:/Temp/person-masked.jpg', masked)           # Save

输出：

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如果您不希望用红色填充背景，而是使其透明，您可以在解决方案中添加以下行：

# split image into channels
c_red, c_green, c_blue = cv2.split(img)

# merge with mask got on one of a previous steps
img_a = cv2.merge((c_red, c_green, c_blue, mask.astype('float32') / 255.0))

# show on screen (optional in jupiter)
%matplotlib inline
plt.imshow(img_a)
plt.show()

# save to disk
cv2.imwrite('girl_1.png', img_a*255)

# or the same using plt
plt.imsave('girl_2.png', img_a)

如果您愿意，您可以调整一些png压缩参数，使文件更小

下图为白色背景上的图像。或者在黑色的上面-

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作为替代方案，您可以使用如下神经网络：

结果如下：

• 在获得不完整的边（如您所拥有的）后，您可以运行闭合形态（一系列扩张和侵蚀）（必须根据边的需要/状态设置大小和迭代）

• 现在假设在主体周围有一条恒定的边，使用任何类型的填充算法（blob）组合边缘对象外部的所有点，然后取其负数，以获得对象内部的遮罩

vs2017的工作示例。
设置红色背景，但保存蓝色。
在中还添加了透明示例
我怎样才能去掉女孩的身体，只留下照片中的裙子？ 有什么想法吗？

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根据@jedwards answer，当与opencv4一起使用时，您将出现以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "save.py", line 26, in <module>
    _, contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

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我不敢相信结果有多好。你想解释一下你做了什么吗？@user74158我对处理的每个主要“步骤”都添加了一些简短的注释——显示中间图像（例如，

边缘

，

遮罩

）可能会有帮助，以了解发生了什么。opencv文档在不同函数背后的理论方面做得相当好——但是，在示例代码方面有点混乱，因为它支持这么多不同的绑定。我远非图像处理专家，但如果您有任何问题，我可以尽力回答。@user74158请在此处发表评论，我经常在这里（请参见！）如果您使用的是当前OpenCV的主分支，则上面的py代码在第25行出现错误，说明“ValueError:太多值无法解压缩”将第25行更改为，_u=cv2.findContours（edges，cv2.RETR_LIST，cv2.CHAIN_APPROX_NONE）也适用于它。我在python2的当前版本中遇到了这个错误<代码>\u，等高线，\u=cv2.findContours（边，cv2.RETR\u列表，cv2.CHAIN\u近似值\u无）值错误：需要两个以上的值才能解压缩。如何解决这个问题？你能添加一个完整的例子吗？我似乎不能让这个工作只是把它放在脚本的底部。你能详细说明你有什么问题/错误吗？我只是在上面的答案中提到的代码末尾添加了代码，但结果我得到了原始图像，在背景方面，我所做的是使用边缘检测器，如canny边缘检测器或sobel滤波器（来自skimage库）你能展示一下代码吗？太酷了！你用过这个吗？你能做到“我怎样才能去掉女孩的身体，只留下照片上的衣服？有什么想法吗？”我也在寻找类似的东西。谢谢。@Tzvi，您的代码很好地删除了阴影。我正在从描绘沙发的图像中去除阴影。阴影消失了，但乳白色的沙发变成了某种蓝灰色。这能预防吗？

Traceback (most recent call last):
  File "save.py", line 26, in <module>
    _, contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)