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教你如何用python把玩守望先锋新英雄

本文约1500字,阅读需要5分钟

关键词:Python P图 OpenCV

本文讲述了借助Python语言和OpenCV工具库完成一个简单的P图操作的过程~

作为一名可视化工程师,如果只会使用PS,那么你一定OUT了。在专注各种花式P图多年,在学习PS,AI,PR,AE,XD……无数设计软件之后,本人终于悟到了一门独步江湖的绝技——“代码P图”。

今天,我就把这门P图界的无上秘籍,传授给你!希望你在炫技(zuo si)的道路上越走越远。

来看一下今天的素材:守望先锋新上线的英雄——艾什的正面照:

教你如何用python把玩守望先锋新英雄

然后这是一张背景图:

教你如何用python把玩守望先锋新英雄

今天的任务很简单,我要对第一张图中的人物进行抠图,然后贴在背景图上

这个操作用PS并不复杂,让我们来看一下这一过程如何用代码来实现~

素材处理

首先,导入一些工具包

opencv(cv2),用于图像处理

numpy,用于数据计算。

matplotlib用于出图。

importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

建立一个显示图片的函数,便于在P图过程中,实时查看效果

使用的是matplotlib的功能,和制作图表的过程一致。

#建立显示图片的函数defshow(image):plt.imshow(image)plt.axis('off')plt.show()

然后,导入前景图

因为opencv的图片默认使用BGR图像格式,而我们通常使用的图片是RGB(红,绿,蓝),所以,需要再转换一下格式,否则查看时颜色会失真。

最后打印图片规格和图片本身

#导入前景图img=cv2.imread('img.png')#图片导入img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)#转换颜色模型print(img.shape)#打印图片规格show(img)#显示图片

来看一下效果,高1054像素,长703像素,3通道。

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同样的方法,导入背景图

#导入背景图back_img=cv2.imread('back_img.jpg')#图片导入back_img=cv2.cvtColor(back_img,cv2.COLOR_BGR2RGB)#转换颜色模型print(back_img.shape)#打印图片规格show(back_img)#显示图片

效果如下,高1079,长1920,3通道。

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我们发现人物图高度和背景高度差不多,且我们只要中间的人像即可,那么我们先来适当地裁剪一下图片

#裁剪图片img=img[0:1000,150:550]#裁剪图片大小show(img)#显示图片

通过切片,裁去了logo

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再对图片缩小10%,这样大小最为合适

#缩放图片print(img.shape)#打印图片规格img=cv2.resize(img,None,fx=0.9,fy=0.9)#图片缩小10%print(img.shape)#打印图片规格

打印一下图片尺寸,发现裁剪成功

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图片在计算机中是用数字矩阵形式保存的,红、绿、蓝三个颜色通道每种色各分为256阶,分别由0-255这256个数表示。比如900*360的图片,可以理解为900行360列的像素矩阵,而每个像素又是由R,G,B三个数字确认其颜色的。于是,我们先把图片的行,列数记录下来,稍后可以用诸如遍历的方法读取每个像素,再对其进行矩阵计算。

#拆分图片信息rows,cols,channels=img.shape#拆分图片信息

抠图:三种效果

抠图的方法雷同PS,我们要先建立个蒙版。在开始之前,我们先需要把图片转换成HSV格式,这是一种比较直观的颜色模型,可以更好的数字化处理颜色。

#转换格式img_hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2HSV)#把图片转换成HSV格式,用于抠图show(img_hsv)#显示图片

看下效果:

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虽然不能直视,但做法显而易见,只要把非蓝色的部分提取出来。我们设定一个阈值,在最小阈值以下和最大阈值以上,图像变为0,而在阈值之间的变为255。

#抠图lower_blue=np.array([0,0,0])#获取最小阈值upper_blue=np.array([0,255,255])#获取最大阈值mask=cv2.inRange(img_hsv,lower_blue,upper_blue)#创建遮罩show(mask)#显示遮罩

然后,遮罩就这么给整了出来。

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不过,我们发现,人物中间有那么多小点点,我需要把它们去掉。这里使用形态学图像处理的基本方法,先腐蚀后膨胀。其原理是在原图的小区域内取局部最小值和最大值,背后的逻辑为深度学习中的卷积神经网络。

通过尝试,我发现还可以使用开运算(先腐蚀后膨胀的整合运算)直接完成这一过程,且效果相对较好。

erode=cv2.erode(mask,None,iterations=3)#图像腐蚀show(erode)#显示图片dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=1)#图像膨胀show(dilate)#显示图片opening=cv2.morphologyEx(mask,cv2.MORPH_OPEN,cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(8,8)))#开运算show(opening)#显示图片

大家可以自行比较下腐蚀腐蚀后膨胀开运算的效果:

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图像合并

最后,终于到了图像合并环节。先设定人物在背景图中的起始位置。再遍历遮罩中的每个像素,如果是0(代表黑色),则把人物图像上的颜色赋值到背景图像上。

center=[70,240]#设置前景图开始位置foriinrange(rows):forjinrange(cols):ifopening[i,j]==0:#代表黑色back_img[center[0]+i,center[1]+j]=img[i,j]#赋值颜色show(back_img)#显示图片

运行完毕,显示结果:

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受限于图片质量和简化代码,略显粗糙,但大体已经达到功能~

最后,调整图片格式,并保存。

back_img=cv2.cvtColor(back_img,cv2.COLOR_RGB2BGR)#图像格式转换back_img=cv2.resize(back_img,None,fx=0.8,fy=0.8)#图像缩放20%cv2.imwrite('result.png',back_img)#保存图像

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