寸照换背景,通常指的是将个人证件照片的背景色更换为另一种颜色,如白色、蓝色或红色等,以满足不同用途的要求。例如,护照照片通常要求白色背景,而身份证照片可能需要蓝色背景。这个过程通常涉及到图像处理技术,尤其是图像分割和合成技术。以下是一个简单的介绍:
步骤
-
图像预处理:
- 首先,对原始图像进行去噪和平滑处理,以便后续的背景分割更加准确。
-
背景分割:
- 使用图像分割算法,如阈值分割、边缘检测、色彩空间转换(如从RGB到HSV)或机器学习方法(如深度学习的语义分割模型),来识别并分离出前景(人像)和背景。
-
前景提取:
- 一旦背景被分割出来,通常会使用掩模来标记和提取前景,保留人像部分。
-
背景替换:
- 创建一个新的背景图像,通常是纯色背景,如白色、蓝色或红色。然后,将提取的前景(人像)放置在这个新背景上。
-
融合与调整:
- 为了使前景与新背景融合得更好,可能需要进行边缘平滑处理,例如羽化或模糊,以消除硬边缘。同时,可能需要调整前景的亮度、对比度和色彩,使其与新背景协调一致。
-
输出图像:
- 最后,将处理后的图像保存为所需的格式和分辨率。
背景分割
边缘检测
一般来说,寸照是纯色背景,存在比较明显的边界,所以,首先我们尝试通过边缘检测来分离背景色和人像。
虽然存在比较明显的边界,但边缘检测无法找出完整的闭环团,因此无法得到人像区域。
二阶导数法
纯色背景颜色一致,进行二阶求导,数值为零,人脸区域由于存在颜色变换,因此会有数据,由此可以得到人脸部分的大致区域。
自适应二值法
基于背景颜色均值法分离背景
在得到人像区域后,可以通过一下步骤分离背景,更改颜色然后合并成新的图像
1、获取背景区域
2、转换到HSV颜色系统,计算背景区域颜色均值
3、获取给行阈值内,均值颜色接近的区域
4、修改背景颜色区域的颜色
5、增加滤波降低边缘色差
上图可以看出,存在比较明显的红色边界,即便是加了滤波也还比较明显。
基于grabCut函数分割人像
grabCut
函数是OpenCV库中用于图像分割的一个算法,它结合了交互式和自动分割的方法。grabCut
基于图形割(Graph Cut)算法,用于从复杂背景中提取前景对象。这个算法特别适合于需要用户参与的场景,用户可以通过指定一些初始的像素标记(如前景、背景或不确定区域)来指导算法进行分割。
grabCut
函数的主要优点是它能够迭代地优化分割结果,即使初始的用户标记不是很精确,也能逐渐改进分割质量。
图像放大后,依然可以看出比较明显的边界