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關鍵詞：Python P圖 OpenCV

本文講述了藉助Python語言和OpenCV工具庫完成一個簡單的P圖操作的過程~

作為一名視覺化工程師，如果只會使用PS，那麼你一定OUT了。在專注各種花式P圖多年，在學習PS,AI,PR,AE,XD……無數設計軟體之後，本人終於悟到了一門獨步江湖的絕技——“程式碼P圖”。

今天，我就把這門P圖界的無上秘籍，傳授給你！希望你在炫技（zuo si）的道路上越走越遠。

來看一下今天的素材：守望先鋒新上線的英雄——艾什的正面照：

教你如何用python把玩守望先鋒新英雄

然後這是一張背景圖：

教你如何用python把玩守望先鋒新英雄

今天的任務很簡單，我要對第一張圖中的人物進行摳圖，然後貼在背景圖上。

這個操作用PS並不複雜，讓我們來看一下這一過程如何用程式碼來實現~

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素材處理

首先，匯入一些工具包

opencv(cv2)，用於影像處理
numpy，用於資料計算。
matplotlib用於出圖。

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

建立一個顯示圖片的函式，便於在P圖過程中，實時檢視效果

使用的是matplotlib的功能，和製作圖表的過程一致。

#建立顯示圖片的函式
def show(image):
    plt.imshow(image)
    plt.axis('off')
    plt.show()

然後，匯入前景圖。

因為opencv的圖片預設使用BGR影像格式，而我們通常使用的圖片是RGB（紅，綠，藍），所以，需要再轉換一下格式，否則檢視時顏色會失真。

最後列印圖片規格和圖片本身

#匯入前景圖
img=cv2.imread('img.png') #圖片匯入
img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #轉換顏色模型
print(img.shape) #列印圖片規格
show(img) #顯示圖片

來看一下效果，高1054畫素，長703畫素，3通道。

教你如何用python把玩守望先鋒新英雄

同樣的方法，匯入背景圖

#匯入背景圖
back_img = cv2.imread('back_img.jpg') #圖片匯入
back_img = cv2.cvtColor(back_img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #轉換顏色模型
print(back_img.shape) #列印圖片規格
show(back_img) #顯示圖片

效果如下，高1079，長1920,3通道。

教你如何用python把玩守望先鋒新英雄

我們發現人物圖高度和背景高度差不多，且我們只要中間的人像即可，那麼我們先來適當地裁剪一下圖片

#裁剪圖片
img = img[0:1000,150:550] #裁剪圖片大小
show(img) #顯示圖片

透過切片，裁去了logo

教你如何用python把玩守望先鋒新英雄

再對圖片縮小10%，這樣大小最為合適

#縮放圖片
print(img.shape) #列印圖片規格
img=cv2.resize(img,None,fx=0.9,fy=0.9) #圖片縮小10%
print(img.shape) #列印圖片規格

列印一下圖片尺寸，發現裁剪成功

教你如何用python把玩守望先鋒新英雄

圖片在計算機中是用數字矩陣形式儲存的，紅、綠、藍三個顏色通道每種色各分為256階，分別由0-255這256個數表示。比如900*360的圖片，可以理解為900行360列的畫素矩陣，而每個畫素又是由R，G，B三個數字確認其顏色的。於是，我們先把圖片的行，列數記錄下來，稍後可以用諸如遍歷的方法讀取每個畫素，再對其進行矩陣計算。

#拆分圖片資訊
rows,cols,channels = img.shape #拆分圖片資訊

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摳圖：三種效果

摳圖的方法雷同PS，我們要先建立個蒙版。在開始之前，我們先需要把圖片轉換成HSV格式，這是一種比較直觀的顏色模型，可以更好的數字化處理顏色。

#轉換格式
img_hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2HSV) #把圖片轉換成HSV格式，用於摳圖
show(img_hsv) #顯示圖片

看下效果：

教你如何用python把玩守望先鋒新英雄

雖然不能直視，但做法顯而易見，只要把非藍色的部分提取出來。我們設定一個閾值，在最小閾值以下和最大閾值以上，影像變為0，而在閾值之間的變為255。

#摳圖
lower_blue=np.array([0,0,0]) #獲取最小閾值
upper_blue=np.array([0,255,255]) #獲取最大閾值
mask = cv2.inRange(img_hsv, lower_blue, upper_blue) #建立遮罩
show(mask) #顯示遮罩

然後，遮罩就這麼給整了出來。

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不過，我們發現，人物中間有那麼多小點點，我需要把它們去掉。這裡使用形態學影像處理的基本方法，先腐蝕後膨脹。其原理是在原圖的小區域內取區域性最小值和最大值，背後的邏輯為深度學習中的卷積神經網路。

透過嘗試，我發現還可以使用開運算（先腐蝕後膨脹的整合運算）直接完成這一過程，且效果相對較好。

erode=cv2.erode(mask,None,iterations=3) #影像腐蝕
show(erode) #顯示圖片
dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=1) #影像膨脹
show(dilate) #顯示圖片

opening = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (8,8))) #開運算
show(opening) #顯示圖片

大家可以自行比較下腐蝕，腐蝕後膨脹和開運算的效果：

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影像合併

最後，終於到了影像合併環節。先設定人物在背景圖中的起始位置。再遍歷遮罩中的每個畫素，如果是0（代表黑色），則把人物影像上的顏色賦值到背景影像上。

center = [70,240] #設定前景圖開始位置
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        if opening[i,j]==0: #代表黑色
            back_img[center[0]+i,center[1]+j] =img[i,j] #賦值顏色
show(back_img) #顯示圖片

執行完畢，顯示結果：

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受限於圖片質量和簡化程式碼，略顯粗糙，但大體已經達到功能~

最後，調整圖片格式，並儲存。

back_img = cv2.cvtColor(back_img,cv2.COLOR_RGB2BGR) #影像格式轉換
back_img=cv2.resize(back_img,None,fx=0.8,fy=0.8) #影像縮放20%
cv2.imwrite('result.png',back_img) #儲存影像

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