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使用OpenCV旋转图片并去除背景

2023-08-15 08:01:31 深夜i -- --

OpenCV 旋转图片去除背景图像处理图像旋转

有时候，我们需要对图片进行旋转以达到某种视觉效果或者满足特定需求。而在进行图片旋转的同时，有时还需要将图片的背景去除，以便更好地突出主体物体。幸运的是，我们可以使用OpenCV库来实现这个目标。

首先，我们需要安装和导入OpenCV库。在Python中，可以使用pip命令进行安装。安装完成后，使用以下代码导入库：


import cv2
import numpy as np

然后，我们需要加载图片并转换为灰度图像。使用OpenCV的`imread()`函数可以加载图片，而使用`cvtColor()`函数将其转换为灰度图像。


image = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

接下来，我们可以使用`getRotationMatrix2D()`函数来获取旋转矩阵。这个函数需要指定旋转中心、旋转角度和缩放比例。


(h, w) = image.shape[:2]
center = (w // 2, h // 2)
angle = 45
scale = 1.0
matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

然后，我们可以使用`warpAffine()`函数来应用旋转矩阵。


rotated = cv2.warpAffine(gray, matrix, (w, h))

在旋转图像的同时，我们也可以通过创建一个掩码来去除背景。首先，我们需要阈值化图像以获得二值化图像。这可以使用OpenCV的`threshold()`函数来实现。


_, thresh = cv2.threshold(rotated, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)

下一步是找到图像中的轮廓。这可以使用OpenCV的`findContours()`函数来实现。


contours, _ = cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

然后，我们可以找出最大的轮廓并创建一个只包含其区域的掩码。


largest_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
mask = np.zeros_like(rotated)
cv2.drawContours(mask, [largest_contour], -1, 255, thickness=cv2.FILLED)

最后，我们可以使用这个掩码来将背景去除，并将结果保存到一个新的图片中。


result = cv2.bitwise_and(rotated, rotated, mask=mask)
cv2.imshow("Result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite("result.jpg", result)

通过使用OpenCV库的这些函数和方法，我们可以轻松地旋转图片并去除背景。这使我们能够更好地突出主体物体，达到更好的视觉效果。无论是美化图片还是进行图像处理，OpenCV都是一个非常强大的工具。

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