PythonとOpenCVを使用して画像から背景を除去する方法について説明します。この記事では、特に人物画像や柴犬の画像から背景を効果的に除去する手順について詳しく説明します。
まず、必要なライブラリをインポートします。
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
次に、画像を読み込み、グレースケールに変換します。
img = cv2.imread('sample.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
エッジ検出を行います。
edges = cv2.Canny(gray, CANNY_THRESH_1, CANNY_THRESH_2)
edges = cv2.dilate(edges, None)
edges = cv2.erode(edges, None)
輪郭を見つけ、最大の輪郭を使用してマスクを作成します。
contour_info = []
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
for c in contours:
contour_info.append((c, cv2.isContourConvex(c), cv2.contourArea(c),))
contour_info = sorted(contour_info, key=lambda c: c[2], reverse=True)
max_contour = contour_info[0]
mask = np.zeros(edges.shape)
cv2.fillConvexPoly(mask, max_contour[0], (255))
マスクをスムージングし、3チャネルにします。
mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=MASK_DILATE_ITER)
mask = cv2.erode(mask, None, iterations=MASK_ERODE_ITER)
mask = cv2.GaussianBlur(mask, (BLUR, BLUR), 0)
mask_stack = np.dstack([mask]*3)
最後に、マスクと背景を合体させます。
mask_stack = mask_stack.astype('float32') / 255.0
img = img.astype('float32') / 255.0
masked = (mask_stack * img) + ((1-mask_stack) * MASK_COLOR)
masked = (masked * 255).astype('uint8')
以上で、PythonとOpenCVを使用して画像から背景を除去する方法について説明しました。この方法は、画像の主要な被写体を際立たせたり、他の背景に合成したりする際に非常に役立ちます。.