python抠图，grabcut算法

一、不同颜色下用python实现抠图
# opencv模块
import cv2
import numpy as np

# Step1. 加载图像
img = cv2.imread(‘D:untitledaaimg.png‘)

# Step2. 创建掩模、背景图和前景图
# mask返回一堆0，1，2，3的数组，shape[：2]形状切分宽和高，zeros创建0，0，0的数组
mask = np.zeros(img.shape[:2],np.uint8) # 创建大小相同的掩模
bgdModel = np.zeros((1,65),np.float64) # 创建背景图像
fgdModel = np.zeros((1,np.float64) # 创建前景图像

# Step3. 初始化矩形区域
# 这个矩形必须完全包含前景（相当于这里的梅西）
# rect = (50,50,450,290)
# rect = (275,120,170,320)
# rect = (x,y,w,h) x：左边距，y：上边距，w：宽，h：高
rect = (60,110,300,300)
# Step4. GrubCut算法，迭代5次
# mask的取值为0,1,2,3
cv2.grabCut(img,mask,rect,bgdModel,fgdModel,5,cv2.GC_INIT_WITH_RECT) # 迭代5次
# cv2.GC_INIT_WITH_RECT：默认为0，表示框出的矩形图案

# Step5. mask中，值为2和0的统一转化为0,1和3转化为1
mask2 = np.where((mask == 2) | (mask == 0),1).astype(‘uint8‘)
img = img * mask2[:,:,np.newaxis] # np.newaxis 插入一个新维度，相当于将二维矩阵扩充为三维

# cv2.imshow("dst",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite(r"D:untitledaada.png",img)


二、同一种颜色下用python实现抠图

from PIL import Imagei = 1j = 1imgPath = r"D:untitledaatest.png"#.jpeg";# faZhi = 70#绿色#imgPath = "/Users/guoanguan/Desktop/kouTu/beiKou.jpeg"#faZhi = 5#白色img = Image.open(imgPath)#读取系统的内照片img = img.convert(‘RGBA‘)print (img.size)#打印图片大小print (img.getpixel((4,4)))width = img.size[0]#长度height = img.size[1]#宽度for i in range(0,width):#遍历所有长度的点    for j in range(0,height):#遍历所有宽度的点        data = (img.getpixel((i,j)))#打印该图片的所有点        #print (data)#打印每个像素点的颜色RGBA的值(r,g,b,alpha)        #print (data[0])#打印RGBA的r值        #抠掉白色#        targetColor = [245,245,247]##targetColor = [49,166,64]#        if isEqualNumbers( data[0],targetColor[0]) and isEqualNumbers( data[1],targetColor[1]) and isEqualNumbers( data[2],targetColor[2]):#            img.putpixel((i,j),(0,0))#抠掉绿色        if data[0] < data[1] and data[2] < data[1] and data[1] > 100:            img.putpixel((i,0))#        if (data[0]>=170 and data[1]>=170 and data[2]>=170):#RGBA的r值大于170，并且g值大于170,并且b值大于170#            img.putpixel((i,(234,53,57,255))#则这些像素点的颜色改成大红色#img = img.convert("RGB")#把图片强制转成RGBprint(data)print(img.putpixel)img.save("resul.png")#保存修改像素点后的图片