今天学习目标，依旧是前面知识的综合运用，基础夯实之后，才能继续深入学习
本篇博客目标，给下面这个红衣服美女，换成黄颜色衣服。
案例中用到的美女来源网络，只为学习，如有侵权，联系橡皮擦删除，女生真漂亮。
第一步，把美女的衣服选中
对于这种对比明显的图像，直接二值化，看一下红色衣服部分能否被选中出来。
import cv2 as cv
def change_clothes(src): # 图像二值化 gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY) thresh, bin_img = cv.threshold(gray, 100, 255, cv.THRESH_BINARY) cv.imshow("gray", gray) cv.imshow("bin_img", bin_img)
if __name__ == "__main__": src = cv.imread("./mv.jpg") change_clothes(src) cv.waitKey() cv.destroyAllWindows()
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调整了半天数值，也没有发现一个比较好的效果，故放弃。
检索之后，一个新的函数映入橡皮擦视线。
inRange()函数实现二值化
该函数的语法格式为：
dst = cv2.inRange(hsv, lowerb, upperb, dst=None)
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函数目的是将介于[lowerb, upperb]间的像素值变成 255，其他变为 0。参数说明如下：
hsv：指的是原图，但是需要注意图像格式
lowerb：指的是图像中低于这个 lowerb 的值，图像值变为 0
upperb：指的是图像中高于这个 upperb 的值，图像值变为 0
而在 lowerb ～ lowerb 之间的值变成 255
正常读入的 BGR 图像，需要提前转换成 HSV 格式，代码如下
hsv = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
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正式编码之前，先获取一下衣服的红色 RGB 值。用画图工具操作即可。
这里会用到 HSV 色彩空间 的图像，这部分具体后面细说，本案例先应用起来。
HSV 即 Hue(色调),Saturation(饱和度)和 Value(亮度)三个 channel
对照上述表格，我们现在要找的是红色的衣服，那么选择的数字如下
红色框中是 lowerb 的值，绿色框中是 upperb 的值。
修改代码如下：
import cv2 as cvimport numpy as np
def change_clothes(src): # 图像二值化 hsv = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2HSV)
# 使用 inRange()函数实现二值化 lowerb = np.array([38, 96, 80]) upperb = np.array([255, 255, 255]) dst = cv.inRange(hsv, lowerb, upperb) rows, cols, channels = src.shape for i in range(rows): for j in range(cols): if dst[i, j] == 255: # 此处替换颜色，为 BGR 通道 src[i, j] = (0, 255, 255) cv.imshow('src', src)
if __name__ == "__main__": src = cv.imread("./mv.jpg") change_clothes(src) cv.waitKey() cv.destroyAllWindows()
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运行之后的效果如下图所示，有点丑，技术能力还是不过关
第二步，二值化优化
有了第一步的经验，可以继续后面的操作了，猜想使用 inRange 函数实现二值化操作中参数设置的不好，所以做了下面一个滑动条的案例。
先看一下最终实现的效果，目标只要裙子部分显示成白色。
代码如下，初学阶段，还有很多不明白的地方，只能先写出如下代码了，希望有更好办法的大佬，提供一下相关资料，或者学习方向，感谢：
import cv2import numpy as np
img = cv2.imread('mv.jpg')
def nothing(x): pass
winName = 'getTrackbarPos'# 新建窗口cv2.namedWindow(winName, cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.createTrackbar('LowerbH', winName, 0, 10, nothing)cv2.createTrackbar('LowerbS', winName, 43, 255, nothing)cv2.createTrackbar('LowerbV', winName, 46, 255, nothing)
cv2.createTrackbar('UpperbH', winName, 180, 255, nothing)cv2.createTrackbar('UpperbS', winName, 255, 255, nothing)cv2.createTrackbar('UpperbV', winName, 255, 255, nothing)# 转换hsvhsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)while(1): # 函数cv2.getTrackbarPos()范围当前滑块对应的值 lowerbH = cv2.getTrackbarPos('LowerbH', winName) LowerbS = cv2.getTrackbarPos('LowerbS', winName) LowerbV = cv2.getTrackbarPos('LowerbV', winName) upperbH = cv2.getTrackbarPos('UpperbH', winName) upperbS = cv2.getTrackbarPos('UpperbS', winName) upperbV = cv2.getTrackbarPos('UpperbV', winName)
lower_red = np.array([lowerbH, LowerbS, LowerbV]) upper_red = np.array([upperbH, upperbS, upperbV]) mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
cv2.imshow(winName, mask)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break
cv2.destroyAllWindows()
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拿橡皮擦举例的这个图而言，最终得到的参数如下：
以上数据代入刚才的程序，得到的换装效果如下：
核心部分代码：
def change_clothes(src): # 图像二值化 hsv = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2HSV)
# 使用 inRange()函数实现二值化 lowerb = np.array([0, 176, 91]) upperb = np.array([255, 255, 255]) dst = cv.inRange(hsv, lowerb, upperb) rows, cols, channels = src.shape for i in range(rows): for j in range(cols): if dst[i, j] == 255: # 此处替换颜色，为 BGR 通道 src[i, j] = (0, 255, 255) cv.imshow('src', src)
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使用的直接替换，效果不好，接下来试试相关函数。
采用 图像相加的方式，修改代码如下：
def change_clothes(src): # 图像二值化 hsv = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2HSV) hsv1 = cv.cvtColor(hsv, cv.COLOR_HSV2BGR) # cv.imshow("hsv1",hsv1) # 使用 inRange()函数实现二值化 lowerb = np.array([0, 176, 91]) upperb = np.array([255, 255, 255]) dst = cv.inRange(hsv, lowerb, upperb) dst_inv = cv.bitwise_not(dst) """ # 颜色直接替换 rows, cols, channels = src.shape for i in range(rows): for j in range(cols): if dst[i, j] == 255: # 此处替换颜色，为 BGR 通道 src[i, j] = (0, 255, 255) """ # 读取一张yellow 图片 yellow = cv.imread("./yellow.png") # 蛋黄的裙子 result1 = cv.add(yellow,yellow,mask=dst) # 黑色的裙子 result2 =cv.add(src,1,mask=dst_inv) ret = cv.addWeighted(result2,1,result1,0.5,10) # ret = cv.add(result2,result1) cv.imshow('ret', result1)
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运行之后，效果依旧不满意，看来知识储备量，还是不够，当然，我使用纯色背景尝试了一下，这个效果不错，但是换衣服颜色，还是需要继续努力学习啦。
OpenCV 尾声
1 个小时又过去了，对 Python OpenCV 相关的知识点，你掌握了吗？
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