Python 如何自动裁剪出徽标图像的背景（最好是任何颜色）

我正在尝试自动裁剪徽标周围的背景。现在我正在使用getbbox进行裁剪，但它并不总是有效

以下是我用来测试自动人行道的图像：

跑步后

# crop out background
queries = [logo.crop(ImageOps.invert(logo).getbbox()) for logo in queries]
queries = [logo.crop(logo.getbbox()) for logo in queries]

结果是：

正如你所看到的，除了Adobe、Google和LinkedIn中的徽标等少数情况外，它大部分都是有效的，在这些情况下，边界框并不是人们所期望的那样。有人能给我一些见解，为什么这并不总是像预期的那样，我可以如何改进它

编辑： 我试着按照评论中的建议使用阈值。它有助于谷歌和linkedin的图像，但对adobe徽标也有同样的效果

logos_gray = [logo.convert('L') for logo in logos]
threshold = 250
logos_gray = [logo.point(lambda p: p > threshold and 255) for logo in logos_gray]
logos_gray_inv = [ImageOps.invert(logo) for logo in logos_gray]
for i in range(len(logos_gray_inv)):
    logos[i] = logos[i].crop(logos_gray_inv[i].getbbox())

---

从：计算图像中非零区域的边界框。最有可能的情况是，某些背景不是全白色的，但可能有一些像素的强度

254

左右，因此在反转后，那里有非零像素。在

252

左右设置徽标的阈值，你应该会没事的。@HansHirse我如何准确地为RGB图像设置阈值？我需要某种复合阈值之类的，不是吗？或者我应该先对图像进行灰度化是的，事先对你的图像进行灰度化。@HansHirse我在编辑中尝试了阈值化的实现。（我承认我不完全确定Image.point函数）。不管怎么说，除了adobe的标志，它似乎起到了帮助作用。是否可能在左下边框上有一些杂散的暗像素？很可能是的。可能是压缩伪影（例如，如果您使用JPEG）。只需使用一些图像编辑软件检查徽标。从：计算图像中非零区域的边界框。最有可能的情况是，某些背景不是全白色的，但可能有一些像素的强度

254

左右，因此在反转后，那里有非零像素。在

252

左右设置徽标的阈值，你应该会没事的。@HansHirse我如何准确地为RGB图像设置阈值？我需要某种复合阈值之类的，不是吗？或者我应该先对图像进行灰度化是的，事先对你的图像进行灰度化。@HansHirse我在编辑中尝试了阈值化的实现。（我承认我不完全确定Image.point函数）。不管怎么说，除了adobe的标志，它似乎起到了帮助作用。是否可能在左下边框上有一些杂散的暗像素？很可能是的。可能是压缩伪影（例如，如果您使用JPEG）。只需使用一些图像编辑软件检查徽标。