Python 小白的課題報告—OpenCV 摳圖項目實戰(zhàn)（4）固定閾值摳圖

本系列是 Python 小白的課題作業(yè)《基于OpenCV 的圖像分割和摳圖》。
需要說明的是，本系列并不能算是 OpenCV 的摳圖項目教程，只是以此為主題的課題報告。其中包括了一個較為完整的 PyQt 項目。

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Python 小白的課題報告—OpenCV 摳圖項目實戰(zhàn)（3）摳圖綜述
Python 小白的課題報告—OpenCV 摳圖項目實戰(zhàn)（4）固定閾值摳圖
Python 小白的課題報告—OpenCV 摳圖項目實戰(zhàn)（5）自適應(yīng)閾值摳圖
Python 小白的課題報告—OpenCV 摳圖項目實戰(zhàn)（6）色彩范圍摳圖
Python 小白的課題報告—OpenCV 摳圖項目實戰(zhàn)（7）邊緣檢測
Python 小白的課題報告—OpenCV 摳圖項目實戰(zhàn)（8）圖像輪廓
Python 小白的課題報告—OpenCV 摳圖項目實戰(zhàn)（9）評價指標(biāo)
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第三章 閾值摳圖

閾值處理方法直觀簡單，是一種基本的圖像分割方法。

根據(jù)圖像的整體或部分信息適當(dāng)選擇閾值，像素值高于閾值時設(shè)為1/255，低于閾值時設(shè)為0，以此將圖像中感興趣的區(qū)域篩選出來生成掩模，再與原圖像合成即可得到摳圖圖像。

由于待處理圖像的灰度級數(shù)與其灰度直方圖是不確定的，對于不同的圖像、不同的目標(biāo)前景，需要選取適當(dāng)?shù)拈撝堤幚矸椒ㄟM(jìn)行圖像分割。本章采用固定閾值、自適應(yīng)閾值與色彩范圍三種方法進(jìn)行圖像摳圖處理。

3.1 固定閾值摳圖

藍(lán)屏摳圖問題泛指已知背景顏色的單一背景顏色圖像摳圖，廣泛應(yīng)用于證件拍照、影視制作。由于背景顏色是確定已知的，可以使用固定閾值方法進(jìn)行圖像摳圖和背景顏色更換。

固定閾值摳圖方法先將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，再基于適當(dāng)?shù)念伾撝祵D像進(jìn)行閾值處理生成二值化掩模遮罩圖像。將掩模遮罩與原始圖像合成就得到摳圖圖像，將掩模遮罩與新的背景圖片合成就可以更換圖像背景。

固定閾值處理方法的閾值，可由人工經(jīng)驗選擇或基于圖像直方圖進(jìn)行選擇。對于藍(lán)屏摳圖問題，通常使用固定閾值處理方法就可以獲得較好的結(jié)果。

OpenCV 提供了函數(shù) cv.threshold()實現(xiàn)圖像的閾值處理。

函數(shù)說明：

cv.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → ret, dst

函數(shù) threshold() 將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像（Binarization），即圖像完全由像素 0 和 255 構(gòu)成，呈現(xiàn)出只有黑白兩色的視覺效果，突出圖片的輪廓。

該方法通過固定閾值 thresh 處理圖像，也稱固定閾值處理方法。

參數(shù)說明：

• scr：進(jìn)行閾值處理的灰度圖像
• thresh：閾值，取值范圍 0～255
• maxval：填充色，取值范圍 0～255，一般取 255
• type：閾值類型
  • cv2.THRESH_BINARY：小于閾值的像素置 0，大于閾值的像素置 maxval；
  • cv2.THRESH_BINARY_INV：小于閾值的像素置 maxval，大于閾值的像素置 0；
  • cv2.THRESH_TRUNC：小于閾值的像素不變（保持原值），大于閾值的像素置閾值thresh；
  • cv2.THRESH_TOZERO：小于閾值的像素置 0，大于閾值時不變（保持原值）
  • cv2.THRESH_TOZERO_INV：大于閾值的像素置 0，小于閾值時不變（保持原值）
  • cv2.THRESH_OTSU：使用 OTSU 算法選擇閾值
• dst：返回二值化的灰度圖像
• ret：返回二值化的閾值

使用固定閾值進(jìn)行圖像摳圖的基本程序如下：

# MattingThresh.py # Copyright 2021 youcans, XUPTy # Crated：2021-12-10 # 1. 讀取原始圖像 imgOri = cv2.imread("../images/lady983Green.jpg") # 讀取原始圖像 width, height, channels = imgOri.shape# 2. 從原始圖像提取綠色通道 imgGray = cv2.cvtColor(imgOri, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像 imgGreen = imgOri[:,:,1] # imgGreen 為 綠色通道的 色彩強(qiáng)度圖 (注意不是原圖的灰度轉(zhuǎn)換結(jié)果) print(imgOri.shape, imgGray.shape, imgGreen.shape)# 3. 綠色通道轉(zhuǎn)換為二值圖像，生成遮罩 Mask、逆遮罩 MaskInv # 如果背景不是綠屏而是其它顏色，可以采用對應(yīng)的顏色通道進(jìn)行閾值處理 (不宜基于灰度圖像進(jìn)行固定閾值處理，性能差異很大) colorThresh = 220 # 綠屏背景的顏色閾值 (注意研究閾值的影響) ret, binary = cv2.threshold(imgGreen, colorThresh, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 轉(zhuǎn)換為二值圖像，生成遮罩，摳圖區(qū)域黑色遮蓋 binaryInv = cv2.bitwise_not(binary) # 按位非(黑白轉(zhuǎn)置)，生成逆遮罩，摳圖區(qū)域白色開窗，摳圖以外區(qū)域黑色# 4. 用遮罩進(jìn)行摳圖和更換背景 # 生成摳圖圖像 (前景保留，背景黑色) imgMatte = cv2.bitwise_and(imgOri, imgOri, mask=binaryInv) # 生成摳圖前景，標(biāo)準(zhǔn)摳圖以外的逆遮罩區(qū)域輸出黑色# 將背景顏色更換為紅色: 修改逆遮罩 (摳圖以外區(qū)域黑色) imgReplace = imgOri.copy() imgReplace[binaryInv==0] = [0,0,255] # 黑色區(qū)域(0/0/0)修改為紅色(BGR:0/0/255) plt.figure(figsize=(12,8)) plt.subplot(231), plt.imshow(cv2.cvtColor(imgOri, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title("Origin image"), plt.axis('off' plt.subplot(232), plt.imshow(imgGray, cmap='gray'), plt.title("Gray image"), plt.axis('off') plt.subplot(233), plt.imshow(imgGreen, cmap='gray'), plt.title("Green channel level"), plt.axis('off') plt.subplot(234), plt.imshow(binaryInv, cmap='gray'), plt.title("inv-binary mask"), plt.axis('off') plt.subplot(235), plt.imshow(cv2.cvtColor(imgMatte, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title("Matting Image"), plt.axis('off') plt.subplot(236), plt.imshow(cv2.cvtColor(imgReplace, cv2.COLOR_BGR2RGB)), plt.title("BgColor changed"), plt.axis('off') plt.tight_layout() plt.show()

使用固定閾值方法對單色背景圖像摳圖的結(jié)果如圖3.1～圖3.3所示。

圖中：inv-binary mask為生成的掩膜圖像，Matting Image為生成的目標(biāo)前景圖像，BgColor changed為合成的摳圖圖像。

需要說明的是，圖中的結(jié)果并不是將原始圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像進(jìn)行閾值處理，而是提取原始圖像的綠色通道（imaGreen）處理的結(jié)果。由于原始圖像的背景就是綠色，使用圖像綠色通道進(jìn)行閾值處理，其性能比灰度圖像得到了顯著提高。

（1）使用固定閾值方法對單色背景圖像摳圖，可以取得比較滿意的結(jié)果；
（2）閾值設(shè)置對藍(lán)屏摳圖的性能影響較大，圖3.1～圖3.3分別是閾值設(shè)置為220、230、245時的實驗結(jié)果。

由以上三組圖片對比可以看到，閾值較大時的掩膜圖像較為精確完整，而閾值降低后的掩膜圖像質(zhì)量降低。

固定閾值方法對于藍(lán)色/綠色/紅色背景的圖像摳圖的性能較好，但對于自然背景圖像處理比較困難。

圖3.1 固定閾值摳圖法（閾值=245）

圖3.2 固定閾值摳圖法（閾值=230）

圖3.3 固定閾值摳圖法（閾值=220）

【本節(jié)完】

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總結(jié)

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