业务背景 在我们的某项业务中，需要通过自研的智能硬件“自动化”地拍摄一组组手机的照片，这些照片有时候因为光照的因素需要考虑将背景的颜色整体替换掉，然后再呈现给 C 端用户。这时就有背景替换的需求了。...技术实现 使用 OpenCV ，通过传统的图像处理来实现这个需求。 方案一： 首先想到的是使用 K-means 分离出背景色。...大致的步骤如下： 将二维图像数据线性化 使用 K-means 聚类算法分离出图像的背景色 将背景与手机二值化 使用形态学的腐蚀，高斯模糊算法将图像与背景交汇处高斯模糊化 替换背景色以及对交汇处进行融合处理...背景替换的效果.png 方案二： 方案一的算法并不是对所有手机都有效，对于一些浅色的、跟背景颜色相近的手机，该算法会比较无能为力。 ?...相近颜色替换背景的效果.png 于是换一个思路： 使用 USM 锐化算法对图像增强 再用纯白色的图片作为背景图，和锐化之后的图片进行图像融合。 图像锐化是使图像边缘更加清晰的一种图像处理方法。
下面简单图片演示一下： 提取mask： ===> 替换背景： + = python的opencv代码如下： # coding=utf-8 import cv2 import numpy as np...cv2.imshow('erode',erode) dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=1) cv2.imshow('dilate',dilate) #遍历替换...center=[50,50]#在新背景图片中的位置 for i in range(rows): for j in range(cols): if dilate[i,j]==0:...#0代表黑色的点 img_back[center[0]+i,center[1]+j]=img[i,j]#此处替换颜色，为BGR通道 cv2.imshow('res',img_back
介绍 OpenCV是一个开源计算机视觉库，可提供播放不同图像和视频流的权限，还有助于端到端项目，如对象检测、人脸检测、对象跟踪等。...它的核心是使用 OpenCV 和 MediaPipe 库。请点击此处获取更多信息。 https://github.com/cvzone/cvzone 为什么需要实时背景去除？...由于许多原因，视频的背景需要修改，如背景中有很多其他中断或背景颜色不适合该人。因此，我们使用实时背景替换技术来替换背景并添加替换为所需内容。...擦除背景 – 使用任何不同的工具擦除图像的背景 许多著名的应用程序使用背景去除技术并用自定义技术替换它。在这里，我们将实现类似的东西，使用 OpenCV 和 CVzone。...调整所有图像大小后的输出 现在我们都准备好实现背景替换技术了。
本文将使用grabCut来提取图像中的人物，同时使用mask将提取的人物贴到新的背景中，实现给人物替换背景的功能。...mode=cv2.GC_INIT_WITH_RECT) mask2 = np.where((mask==1) + (mask==3), 255, 0).astype('uint8') 最后加载新的背景图片...，将背景模糊虚化，然后使用mask将提取的前景贴到新背景上 background = cv2.imread("....getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) cv2.dilate(mask2, se, mask2) mask2 = cv2.GaussianBlur(mask2, (5, 5), 0) # 背景模糊
最后部分使用神经网络在视频的每一帧中创建与源视频中相同但具有目标视频中人物表情的人脸。然后将原人脸替换为假人脸，并将新帧保存为新的假视频。...然后使用OpenCV 的videoccapture类来创建一个对象来读取视频，然后逐帧保存为输出文件夹中的JPEG文件。也可以根据frames_to_skip参数跳过帧。...对于检测部分，我们将使用带有OpenCV的YuNet。YuNet是一个快速准确的基于cnn的人脸检测器，可以由OpenCV中的FaceDetectorYN类使用。...然后使用OpenCV找到点的凸包，并使用OpenCV的fillConvexPoly函数填充凸包的区域，从而得到一个二进制掩码。最后，我们应用侵蚀操作来缩小遮蔽。...我们首先从视频中提取帧，然后从帧中提取人脸并对齐它们以创建一个数据库。使用神经网络来学习如何在潜在空间中表示人脸以及如何重建人脸。遍历了目标视频的帧，找到了人脸并替换，这就是这个项目的完整流程。
所以OpenCV中没有实现。...(视频分析，前景对象检测) 背景维护与更新(视频分析过程中) ?...视频分析中，工作方式如下： ? 算法介绍 实现对前景与背景像素级别的建模，最常见的是RGB像素的概率密度分布，当对象没有变化的时候，通过连续的N帧进行建模生成背景模型 ?...基于GMM的核密度估算需要考虑初始输入componet数目参数、OpenCV中实现的另外一种方法是基于简单的核密度估算方法，然后通过KNN对输出的每个像素进行前景与背景分类，实现了更加快速的背景分析。...画面解释：最左侧是输入视频的一帧，有一只小兔子在跑，中间是背景建模，右侧是前景检测，生成的移动对象mask，可见小兔子作为移动目标被成功捕获！
本期我们将使用Python和OpenCV为频会议创建虚拟背景。 ? 虚拟背景是当前远程工作的员工中的热门话题之一。由于Covid-19的流行，许多人必须通过视频通话以便继续工作。...接下来，我们将尝试使用Python和OpenCV使用计算机视觉技术构建虚拟背景的基本方法。...（虽然效果并不是很好~） 介绍 我们的目的是拍摄视频，尝试弄清楚视频的背景和前景，删除背景部分，并用图片（虚拟背景）代替。因为在此项目中，我们将使用简单的方法，假设前景通常具有与背景不同的颜色。...我们通过在第一个图像中逐个像素移动（因此在第一矩阵中一个单元一个像素）并从另一个图像中替换对应的像素（因此从另一个矩阵中替换对应的像素）来获得差异。...这是我尝试的视频的屏幕截图。这基本上是我的手在墙前移动的视频。 ? 虚拟背景Python和OpenCV教程-输入 这是输出图像的屏幕截图。作为背景，我在罗马尼亚的拉斯诺夫使用了我的照片。 ?
基本思想 OpenCV中支持的两种背景提取算法都是基于模型密度评估，然后在像素级对图像进行前景与背景分类的方法，它们具有相同的假设前提 – 各个像素之间是没有相关性的，跟它们算法思想不同的方法主要是基于马尔可夫随机场理论...所以OpenCV中没有实现。...(视频分析，前景对象检测) 背景维护与更新(视频分析过程中) 视频分析中，工作方式如下： 算法介绍 实现对前景与背景像素级别的建模，最常见的是RGB像素的概率密度分布，当对象没有变化的时候，通过连续的...、OpenCV中实现的另外一种方法是基于简单的核密度估算方法，然后通过KNN对输出的每个像素进行前景与背景分类，实现了更加快速的背景分析。...所以还有一种相似度进行模糊积分决策方法，它的算法流程如下： 其中颜色相似性度量如下： 代码与演示 OpenCV在release模块中相关API Ptr<BackgroundSubtractorMOG2
页面背景替换 效果演示 点击查看操作效果 案例分析 练习给一组元素注册事件 给四个图片利用循环注册事件 点击那个图片，页面背景替换为那个图片 核心算法：把当前图片的src路径取过来，给body作为背景即可...imgs[i].onclick = function() { //this.src就是我们点击图片的路径 //把这个路径给我们body的背景图路径
前言 上一篇《C++ OpenCV视频操作之背景消除建模（BSM）-1》中我们学习了背景消除建模（BSM）中的采用图像分割模式的高斯混合模型，介绍中我们还说过BS算法中除了图像分割还有机器学习的方式，本篇文章我们就接着上节的内容来学习一下机器学习算法的背景消除建模...pKNN = cv::createBackgroundSubtractorKNN(); pKNN->apply(frame, bsmKNN); 代码演示 我们直接借用上次的代码，在上面的基础上直接看到两个背景消除建模的不同...我们直接看一下运行的视频，看看有没有什么不同之处。 看完上面的视频不知道大家有没有看出有什么不同呢？ 其实后面的都差不大多，只有在刚开始播放的前几帧时我们能看出来问题了，我把前几帧截一下图。 ? ?...上面两张图是视频的第4秒和视频的第5秒，从第4秒（第一张图）的图我们可以看出左边红框的KNN是我们的机器学习背景建模，右边红框是原来高斯混合模型的背景消除建模，KNN由于是机器学习，所以前几帧的时候需要自己根据图像在适应训练...，找到符合的背景后，然后就会自动消除背景，所以视频的第5秒（第二张图）KNN的框已经完全变成黑色的了，而利用高斯混合模型进行图像分割时，从第一张图上就已经进行背景的分割了。
选自Google Blog 作者： Valentin Bazarevsky、Andrei Tkachenka 机器之心编译 为视频中人物实时替换背景的技术能够催生出很多新类型的应用。...视频分割是一项广泛使用的技术，电影导演和视频内容创作者可以用该技术将场景中的前景从背景中分离出来，并将两者作为两个不同的视觉层。...通过修改或替换背景，创作者可以表达特定的情绪、将人放在有趣的位置或强化信息的冲击力。...该新型分割技术不需要专业设备，让创作者能方便地替换和修改背景，从而轻易地提高视频的制作水准。 ? 在 YouTube stories 中实现神经网络视频分割。...网络输入 谷歌设计的分割任务是为每个视频的输入帧（三个通道，RGB）计算二进制掩码，以将前景从背景上分割出来。其中，获得计算掩码在帧上的时间一致性是关键。
前言 前面我有几章是专门设置怎么读取视频操作的文章《C++ OpenCV播放视频及调用摄像头显示》，最近学完了一些形态学的基础操作及特征提取后，我们开始重新学习视频一操作，今天我们先来研究一下背景消除建模...背景消除建模（BSM） BS的算法里面一般分为两种 图像分割（GMM - 高斯混合模型） 机器学习（KNN - K个最近邻） 相关API BackgroundSubtractor BackgroundSubtractorMOG2...BackgroundSubtractorKNN 代码演示 我们再新建一个项目名为opencv--video1，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main...我们直接加载了一个本地的视频 ，下面这个就是本地加载的原视频，从视频中可以看出我的镜头是没动了，然后手就出来了。...接下来我们看看整个视频的运行效果： 注：如果我们录的镜头在不停的移动的话，这个背景检测效果就基本作用不大了，所以这个还是要求必须是固定的镜头效果，才能检测的比较准确，应该后面的学习中会有比较不错的解决方案
OpenCV这么简单为啥不学——1.11、蓝背景证件照替换白色或红色 ---- 目录 OpenCV这么简单为啥不学——1.11、蓝背景证件照替换白色或红色 前言 蓝背景证件照替换白色 蓝背景证件照替换红色...如今的计算机视觉软件大概有以下三种： 1、研究代码（慢，不稳定，独立并与其他库不兼容） 2、耗费很高的商业化工具（比如Halcon, MATLAB+Simulink） 3、依赖硬件的一些特别的解决方案（比如视频监控...故而我们选择学习OpenCV，我们来一步步的学习OpenCV。...---- 蓝背景证件照替换白色 如果你想使用Python的OpenCV替换证件照的蓝色背景，首先需要读取证件照图片，然后将其转换为HSV颜色空间。...OpenCV 和 Python，可以通过以下步骤实现替换证件照蓝背景为红背景： 读取证件照图像； 通过颜色识别和阈值处理，提取出蓝色背景区域； 将提取出的蓝色背景区域替换为红色背景； 将替换后的图像保存
领导吩咐我修改她的图片背景，尺寸， 屁颠屁颠去弄，半小时后发现大学里学的 ps 忘差不多了，这里总结一下修改图片背景以及尺寸的基本操作。 1....去除原背景 方法一： 选中魔术橡皮擦， 点击原图中背景，可去除原背景。 ? 方法二： 选中磁性套索， 选取修改的对象， 复制到新的图层即可。 ?...3.设置背景色 选中 “步骤 2 ” 中新建的图层，根据需要设置前景色，选择油漆桶， 然后点击当前图层， 即可将图层颜色设置为所选择的颜色。 ? 设置前景色 ? 选择油漆桶 4.
然后通过 WebGL2 应用 mask 渲染视频输出，这时背景就模糊或替换了。 ?...由于 MediaPipe 灵活的配置，背景模糊/替换解决方案可以根据设备性能调整处理。...中: 可分离滤波器去除了背景模糊中的晕轮效应。右: 光线包装应用在背景替换。...背景模糊的例子。 对于背景替换，我们采用了一种称为光线包装（light wrapping）的合成技术，用于混合分割的人像和定制的背景图像。...光线包装有助于柔化分割边缘，允许背景光线溢出到前景元素上，使合成更加身临其境。当前景和被替换的背景之间有很大的差异时，这也有助于最小化晕轮效应。 ? 背景替换的例子。
技术核心：从静态的背景中把动态的物体提取并分割。...输入视频：打开摄像头，没有物体进入（仅仅做的截图） 输出视频：手机突然进入摄像头范围内 代码实现： #include "opencv2/core.hpp" #include "opencv2/...imgproc.hpp" #include "opencv2/video.hpp" #include "opencv2/videoio.hpp" #include "opencv2/highgui.hpp..."ON" : "OFF") << endl; } } return 0; } 输入视频：http://mpvideo.qpic.cn/0bf25iaakaaammahggokbvpfb2wdaxvaabia.f10003...： 代码实现： #include #include opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv
日常生活中我们经常使用到证件照，有时候，对证件照的背景色也有一定的要求，为了不去照相馆拍换背景色的证件照，我们可以拿我们原有的证件照来更换背景色，今天就来分享一下方法。...按Ctrl+L调出色阶，接着选择下图红框处，白色吸管，用吸管吸一下画面中白色背景。使头发显得更加黑，调完后点确定。如果不够黑，上面的动作可以重复多几次，目的就是为了使得背景跟人物区分开来。 ?...按Alt+Del键填充红色，这样我们的颜色就算是替换成功了。 ? 如果身边没电脑也能在手机上做到，在应用市场里边找到智能证件照相机，打开后就开始选尺寸。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 #OpenCv Read in the display the image #...:',type(image), 'with dimensions', image.shape) %matplotlib inline plt.imashow(image) 此时你会发现背景可能是红色...，不是预料的蓝色，这是因为OpenCv会把彩色图像读取成BGR(蓝绿红)图像 image_copy = np.copy(image) #make a copy # 改成RGB image_copy =
OpenCV读视频前首先需要创建VideoCapture对象： import cv2 import numpy as np videoCapture = cv2.VideoCapture("girl.mp4...") # 创建VideoCapture对象，用于读取视频 接着获取视频的一些基本信息: fps = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)#获取帧率(每秒播放几张图像） #...videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) fNUMS = videoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT) #获取帧数 若是写视频...： newSize = (300,650) # 自己设定的缩放后的图像宽高 最后，循环读入每一帧，显示在屏幕上，并写入进新的视频文件： success, frame = videoCapture.read...strokeEdges #自定义的边缘检测函数（之前有介绍） videoCapture = cv2.VideoCapture("girl.mp4") # 创建VideoCapture对象，用于读取视频
# coding=GBK import cv2 as cv import numpy as np def video(): capture=cv.Video...
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