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import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #建立顯示圖片的函數 def show(image): plt.imshow(image) plt.axis('off') plt.show() #導入前景圖 img=cv2.imread('font.jpg') #圖片導入 img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #轉換顏色模型 print(img.shape) #打印圖片規格 show(img) #顯示圖片 #導入背景圖 back_img = cv2.imread('back.jpg') #圖片導入 back_img = cv2.cvtColor(back_img,cv2.COLOR_BGR2RGB) #轉換顏色模型 print(back_img.shape) #打印圖片規格 show(back_img) #顯示圖片 #裁剪圖片 #img = img[0:1000,150:550] #裁剪圖片大小 #show(img) #顯示圖片 #縮放圖片 #print(img.shape) #打印圖片規格 #img=cv2.resize(img,None,fx=0.9,fy=0.9) #圖片縮小10% #print(img.shape) #打印圖片規格 #拆分圖片信息 rows,cols,channels = img.shape #拆分圖片信息 #轉換格式 img_hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2HSV) #把圖片轉換成HSV格式,用于摳圖 show(img_hsv) #顯示圖片 #摳圖 lower_blue=np.array([0,0,0]) #獲取最小閾值 upper_blue=np.array([0,255,255]) #獲取大閾值 mask = cv2.inRange(img_hsv, lower_blue, upper_blue) #創建遮罩 show(mask) #顯示遮罩 erode=cv2.erode(mask,None,iterations=3) #圖像腐蝕 show(erode) #顯示圖片 dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=1) #圖像膨脹 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 center = [400,800] #設置前景圖開始位置 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 back_img = cv2.cvtColor(back_img,cv2.COLOR_RGB2BGR) #圖像格式轉換 back_img=cv2.resize(back_img,None,fx=0.8,fy=0.8) #圖像縮放20% cv2.imwrite('result.png',back_img) #保存圖像
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