③ 将原图中白色位置的像素值对应A通道均置为0; ④ 将处理后的图像保存为PNG格式。 代码实现与演示: 待处理图像: 处理结果图像: 仔细对比看下区别(白色背景和透明背景): Alpha通道处理结果(白色部分被保留,黑色部分最终为透明背景): 换个图片试试效果: Python-OpenCV实现代码: 代码语言:javascript 复制 importcv2...
加载图片转换为RGBA格式提取透明通道保存为带有透明背景的图片 3. 代码实现 3.1 加载图片 首先,我们需要使用OpenCV库加载图片。这里我们假设图片文件名为image.jpg。以下是加载图片的代码: importcv2# 加载图片image=cv2.imread("image.jpg") 1. 2. 3. 4. 3.2 转换为RGBA格式 为了能够提取出图片的透明通道,我们...
它使用的方法是对每个背景像素由k个混合高斯模型进行建模,k通常为3或5。彩色信息在场景中存在时间的比例作为高斯混合模型的权重大小。最有可能的背景颜色信息是停留时间最长且更为静止的。 编写代码的时候需要使用一个函数来创建的一个背景对象cv2.createBackgroundSubtractorMOG()。 这里有一些可选参数,如历史时间(len...
④ 将处理后的图像保存为PNG格式。 代码实现与演示: 待处理图像: 处理结果图像: 仔细对比看下区别(白色背景和透明背景): Alpha通道处理结果(白色部分被保留,黑色部分最终为透明背景): 换个图片试试效果: Python-OpenCV实现代码: import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("opencv.jpg") cv2.imshow('s...