兩種方法，思路一致：

法一：

import cv2

# 修改透明背景為白色
def transparence2white(img):
    sp=img.shape  # 獲取圖片維度
    width=sp[0]  # 寬度
    height=sp[1]  # 高度
    for yh in range(height):
        for xw in range(width):
            color_d=img[xw,yh]  # 遍歷圖像每一個點，獲取到每個點4通道的顏色數據
            if(color_d[3]==0):  # 最后一個通道為透明度，如果其值為0，即圖像是透明
                img[xw,yh]=[255,255,255,255]  # 則將當前點的顏色設置為白色，且圖像設置為不透明
    return img

img=cv2.imread('bar.png',-1)  # 讀取圖片。-1將圖片透明度傳入，數據由RGB的3通道變成4通道
img=transparence2white(img)  # 將圖片傳入，改變背景色后，返回
cv2.imwrite('bar.png',img)  # 保存圖片，文件名自定義，也可以覆蓋原文件

法二：

from PIL import Image
 
def transparence2white(img):
#     img=img.convert('RGBA')  # 此步驟是將圖像轉為灰度(RGBA表示4x8位像素，帶透明度掩模的真彩色；CMYK為4x8位像素，分色等)，可以省略
    sp=img.size
    width=sp[0]
    height=sp[1]
    print(sp)
    for yh in range(height):
        for xw in range(width):
            dot=(xw,yh)
            color_d=img.getpixel(dot)  # 與cv2不同的是，這里需要用getpixel方法來獲取維度數據
            if(color_d[3]==0):
                color_d=(255,255,255,255)
                img.putpixel(dot,color_d)  # 賦值的方法是通過putpixel
    return img
 

img=Image.open('bar.png')
img=transparence2white(img)
# img.show()  # 顯示圖片
img.save('bar3.png')  # 保存圖片

總結

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