今天學習目標，依舊是前面知識的綜合運用，基礎夯實之后，才能繼續深入學習

本篇博客目標，給下面這個紅衣服美女，換成黃顏色衣服。

案例中用到的美女來源網絡，只為學習，如有侵權，聯系橡皮擦刪除，女生真漂亮。

第一步，把美女的衣服選中

對于這種對比明顯的圖像，直接二值化，看一下紅色衣服部分能否被選中出來。

import cv2 as cvdef change_clothes(src):# 圖像二值化gray = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2GRAY)thresh, bin_img = cv.threshold(gray, 100, 255, cv.THRESH_BINARY)cv.imshow("gray", gray)cv.imshow("bin_img", bin_img)if __name__ == "__main__":src = cv.imread("./mv.jpg")change_clothes(src)cv.waitKey()cv.destroyAllWindows()

調整了半天數值，也沒有發現一個比較好的效果，故放棄。

檢索之后，一個新的函數映入橡皮擦視線。

inRange()函數實現二值化

該函數的語法格式為：

dst = cv2.inRange(hsv, lowerb, upperb, dst=None)

函數目的是將介于[lowerb, upperb]間的像素值變成 255，其他變為 0。
參數說明如下：

• hsv：指的是原圖，但是需要注意圖像格式
• lowerb：指的是圖像中低于這個 lowerb 的值，圖像值變為 0
• upperb：指的是圖像中高于這個 upperb 的值，圖像值變為 0
• 而在 lowerb ～ lowerb 之間的值變成 255

正常讀入的 BGR 圖像，需要提前轉換成 HSV 格式，代碼如下

hsv = cv2.cvtColor(rgb_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

正式編碼之前，先獲取一下衣服的紅色 RGB 值。用畫圖工具操作即可。

這里會用到 HSV 色彩空間 的圖像，這部分具體后面細說，本案例先應用起來。

HSV 即 Hue(色調),Saturation(飽和度)和 Value(亮度)三個 channel

對照上述表格，我們現在要找的是紅色的衣服，那么選擇的數字如下

紅色框中是 lowerb 的值，綠色框中是 upperb 的值。

修改代碼如下：

import cv2 as cv import numpy as npdef change_clothes(src):# 圖像二值化hsv = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2HSV)# 使用 inRange()函數實現二值化lowerb = np.array([38, 96, 80])upperb = np.array([255, 255, 255])dst = cv.inRange(hsv, lowerb, upperb)rows, cols, channels = src.shapefor i in range(rows):for j in range(cols):if dst[i, j] == 255:# 此處替換顏色，為 BGR 通道src[i, j] = (0, 255, 255)cv.imshow('src', src)if __name__ == "__main__":src = cv.imread("./mv.jpg")change_clothes(src)cv.waitKey()cv.destroyAllWindows()

運行之后的效果如下圖所示，有點丑，技術能力還是不過關

第二步，二值化優化

有了第一步的經驗，可以繼續后面的操作了，猜想使用 inRange 函數實現二值化操作中參數設置的不好，所以做了下面一個滑動條的案例。

先看一下最終實現的效果，目標只要裙子部分顯示成白色。

代碼如下，初學階段，還有很多不明白的地方，只能先寫出如下代碼了，希望有更好辦法的大佬，提供一下相關資料，或者學習方向，感謝：

import cv2 import numpy as npimg = cv2.imread('mv.jpg')def nothing(x):passwinName = 'getTrackbarPos' # 新建窗口 cv2.namedWindow(winName, cv2.WINDOW_NORMAL)cv2.createTrackbar('LowerbH', winName, 0, 10, nothing) cv2.createTrackbar('LowerbS', winName, 43, 255, nothing) cv2.createTrackbar('LowerbV', winName, 46, 255, nothing)cv2.createTrackbar('UpperbH', winName, 180, 255, nothing) cv2.createTrackbar('UpperbS', winName, 255, 255, nothing) cv2.createTrackbar('UpperbV', winName, 255, 255, nothing) # 轉換hsv hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) while(1):# 函數cv2.getTrackbarPos()范圍當前滑塊對應的值lowerbH = cv2.getTrackbarPos('LowerbH', winName)LowerbS = cv2.getTrackbarPos('LowerbS', winName)LowerbV = cv2.getTrackbarPos('LowerbV', winName)upperbH = cv2.getTrackbarPos('UpperbH', winName)upperbS = cv2.getTrackbarPos('UpperbS', winName)upperbV = cv2.getTrackbarPos('UpperbV', winName)lower_red = np.array([lowerbH, LowerbS, LowerbV])upper_red = np.array([upperbH, upperbS, upperbV])mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)cv2.imshow(winName, mask)if cv2.waitKey(1) == ord('q'):breakcv2.destroyAllWindows()

拿橡皮擦舉例的這個圖而言，最終得到的參數如下：

以上數據代入剛才的程序，得到的換裝效果如下：

核心部分代碼：

def change_clothes(src):# 圖像二值化hsv = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2HSV)# 使用 inRange()函數實現二值化lowerb = np.array([0, 176, 91])upperb = np.array([255, 255, 255])dst = cv.inRange(hsv, lowerb, upperb)rows, cols, channels = src.shapefor i in range(rows):for j in range(cols):if dst[i, j] == 255:# 此處替換顏色，為 BGR 通道src[i, j] = (0, 255, 255)cv.imshow('src', src)

使用的直接替換，效果不好，接下來試試相關函數。

采用 圖像相加的方式，修改代碼如下：

def change_clothes(src):# 圖像二值化hsv = cv.cvtColor(src, cv.COLOR_BGR2HSV)hsv1 = cv.cvtColor(hsv, cv.COLOR_HSV2BGR)# cv.imshow("hsv1",hsv1)# 使用 inRange()函數實現二值化lowerb = np.array([0, 176, 91])upperb = np.array([255, 255, 255])dst = cv.inRange(hsv, lowerb, upperb)dst_inv = cv.bitwise_not(dst)"""# 顏色直接替換rows, cols, channels = src.shapefor i in range(rows):for j in range(cols):if dst[i, j] == 255:# 此處替換顏色，為 BGR 通道src[i, j] = (0, 255, 255)"""# 讀取一張yellow 圖片yellow = cv.imread("./yellow.png")# 蛋黃的裙子result1 = cv.add(yellow,yellow,mask=dst)# 黑色的裙子result2 =cv.add(src,1,mask=dst_inv)ret = cv.addWeighted(result2,1,result1,0.5,10)# ret = cv.add(result2,result1)cv.imshow('ret', result1)

運行之后，效果依舊不滿意，看來知識儲備量，還是不夠，當然，我使用純色背景嘗試了一下，這個效果不錯，但是換衣服顏色，還是需要繼續努力學習啦。

OpenCV 尾聲

1 個小時又過去了，對 Python OpenCV 相關的知識點，你掌握了嗎？

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python OpenCV 美女换装，图像处理取经之旅第 19 天的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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