Python OpenCV：将图像裁剪为内容，并使背景透明

我有以下图像：

我想将图像裁剪成实际内容，然后使背景（后面的空白）透明。我看到了以下问题：，在查看答案并尝试之后，我得到了以下代码：

img=cv.imread（“tmp/”+img+“.png”）
掩码=np.0（img.shape[：2]，np.uint8）
bgdModel=np.zero（（1,65），np.float64）
fgdModel=np.zero（（1,65），np.float64）
rect=（55,55110110）
cv.grabCut（img，mask，rect，bgdModel，fgdModel，5，cv.GC_INIT_WITH_rect）
mask2=np.where（（mask==2）|（mask==0），0,1）.astype（'uint8'）
img=img*mask2[：，：，np.newaxis]
plt.imshow（img），plt.colorbar（），plt.show（）

但当我尝试此代码时，我得到以下结果：

这不是我要搜索的结果，预期结果：

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在Python/OpenCV中，有一种方法可以实现这一点

正如我在评论中提到的，您提供的图像在奶牛周围有一个白色圆圈，然后是一个透明的背景。我已将背景设置为全白色作为输入

输入：

阈值图像：

遮罩：

具有透明背景的裁剪结果：

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您的图像在奶牛周围有一个白色圆圈，然后是一个透明背景。这真的是你想要的开始吗？白圈是否要保留？

import cv2
import numpy as np

# read image
img = cv2.imread('cow.png')

# convert to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# invert gray image
gray = 255 - gray

# threshold
thresh = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY)[1]

# apply close and open morphology to fill tiny black and white holes and save as mask
kernel = np.ones((3,3), np.uint8)
mask = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# get contours (presumably just one around the nonzero pixels) 
contours = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = contours[0] if len(contours) == 2 else contours[1]
cntr = contours[0]
x,y,w,h = cv2.boundingRect(cntr)

# make background transparent by placing the mask into the alpha channel
new_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
new_img[:, :, 3] = mask

# then crop it to bounding rectangle
crop = new_img[y:y+h, x:x+w]

# save cropped image
cv2.imwrite('cow_thresh.png',thresh)
cv2.imwrite('cow_mask.png',mask)
cv2.imwrite('cow_transparent_cropped.png',crop)

# show the images
cv2.imshow("THRESH", thresh)
cv2.imshow("MASK", mask)
cv2.imshow("CROP", crop)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()