相同图像的不同背景,但大小不同

相同图像的不同背景,但大小不同

问题描述:

我有一些产品图像。这些图像的背景是白色的。现在,在我的网站上,我想在不同的地方使用不同尺寸的相同图像。问题是,由于图像背景的颜色是白色的。但是,我需要作为缩略图的背景颜色是绿色的。同样,作为主要产品图像,我希望背景呈浅蓝色。例如,这是一张图片。 link。你可以看到这个图像的背景是白色的。我想使用与缩略图相同的图像。我写了一个代码来生成图像缩略图。但我想要一些其他颜色的背景。这可以通过图像处理完成,最好在python中完成? 谢谢。相同图像的不同背景,但大小不同

编辑:我不能评论任何答案吗,不明白为什么。请回复。

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他们处理4个图像的透明度 – wim 2013-02-11 06:49:41

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这是棘手其实,你需要处理您的链接的图像JPG的工件,还处理这应该是白色的,但不是背景像素。之后,你必须进行一次转变,使其看起来不可怕。我相信我在这个网站上看到过类似的问题,也许有人知道我指的是什么,并且会包含一个链接。 – mmgp 2013-02-11 19:42:33

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@mmgp你在想这个吗? http://*.com/questions/8041703/remove-white-background-from-an-image-and-make-it-transparent – 2013-02-11 21:35:11

这很容易做,如果你可以容忍在结果图像中的一些丑陋的影响。如果具有不同背景颜色的此图像将显示为原始图像的缩小版本,则这些效果可能不明显,并且都是好的。

所以这里是一个简单的方法:

  • 洪水从像素填充率为(0,0),假设它是背景像素(在你的榜样白色),并进行颜色填充时接受的细微差别。背景像素被透明点所取代。
  • 上述步骤提供了一个掩模,例如,您可以执行腐蚀和高斯过滤。
  • 用上面创建的蒙版粘贴“充满洪水”的图像。

以下是您可以从这种方法中得到的结果。输入图像,然后两次转换为不同的背景颜色。

enter image description hereenter image description hereenter image description here

import sys 
import cv2 
import numpy 
from PIL import Image 

def floodfill(im, grayimg, seed, color, tolerance=15): 
    width, height = grayimg.size 
    grayim = grayimg.load() 
    start_color = grayim[seed] 

    mask_img = Image.new('L', grayimg.size, 255) 
    mask = mask_img.load() 
    count = 0 
    work = [seed] 
    while work: 
     x, y = work.pop() 
     im[x, y] = color 
     for dx, dy in ((-1,0), (1,0), (0,-1), (0,1)): 
      nx, ny = x + dx, y + dy 
      if nx < 0 or ny < 0 or nx > width - 1 or ny > height - 1: 
       continue 
      if mask[nx, ny] and abs(grayim[nx, ny] - start_color) <= tolerance: 
       mask[nx, ny] = 0 
       work.append((nx, ny)) 
    return mask_img 

img = Image.open(sys.argv[1]).convert('RGBA') 
width, height = img.size 
img_p = Image.new('RGBA', (width + 20, height + 20), img.getpixel((0, 0))) 
img_p.paste(img, (3, 3)) 
img = img_p 
img_g = img.convert('L') 
width, height = img.size 

im = img.load() 
mask = floodfill(im, img_g, (0, 0), (0, 0, 0, 0), 20) 

mask = numpy.array(mask) 
se = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (7, 7)) 
mask = cv2.erode(mask, se) 
mask = cv2.GaussianBlur(mask, (9, 9), 3) 
mask = Image.fromarray(mask) 

result_bgcolor = (0, 0, 0, 255) # Change to match the color you wish. 
result = Image.new('RGBA', (width, height), result_bgcolor) 
result.paste(img_p, (0, 0), mask) 

result.save(sys.argv[2])