1. 简介
本文将介绍如何使用Python和opencv库对拍照得到的图片进行背景去除的实现。通过本文的学习，您将了解到如何使用Python编程语言和opencv库进行图像处理，以及如何将人物从背景中分离出来。
2. 准备工作
2.1 安装Python和opencv
在开始编写代码之前，首先需要确保您已经安装了Python编程语言和opencv库。如果您还没有安装，可以通过以下步骤进行安装：
pip install opencv-python
安装完成后，您可以使用以下命令验证opencv是否已成功安装：
import cv2
print(cv2.__version__)
如果成功打印出opencv的版本号，则说明安装成功。
3. 图片背景去除实现
3.1 加载图片
首先，我们需要加载一张拍照得到的图片，然后进行背景去除。可以使用以下代码实现：
import cv2
# 读取图片
image = cv2.imread('photo.jpg')
注意，这里的"photo.jpg"是您拍照得到的图片的文件名，您需要将其替换为实际的文件名。
3.2 转换为灰度图像
为了方便后续处理，我们将图片转换为灰度图像。可以使用以下代码实现：
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
3.3 进行背景去除
接下来，我们需要使用opencv的背景去除算法将人物从背景中分离出来。这里我们使用GrabCut算法来实现。可以使用以下代码实现：
# 创建掩码
mask = np.zeros(image.shape[:2],np.uint8)
# 创建背景和前景模型
bgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)
fgdModel = np.zeros((1,65),np.float64)
# 定义矩形区域，用于包含人物
rect = (50,50,image.shape[1]-50,image.shape[0]-50)
# 进行GrabCut操作
cv2.grabCut(image,mask,rect,bgdModel,fgdModel,5,cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
# 创建mask，标记人物区域
mask2 = np.where((mask==2)|(mask==0),0,1).astype('uint8')
# 将图片与mask相乘，去除背景
image = image*mask2[:,:,np.newaxis]
通过以上代码，我们成功将人物从背景中分离出来，并将背景部分设置为纯黑色。
3.4 保存结果
最后，我们将分离后的人物保存为新的图片。可以使用以下代码实现：
# 保存结果图片
cv2.imwrite('result.jpg', image)
至此，我们已经成功实现了对拍照得到的图片进行背景去除的过程。
4. 总结
本文介绍了如何使用Python和opencv库对拍照得到的图片进行背景去除。通过本文的学习，您了解到了如何使用Python编程语言和opencv库进行图像处理，以及如何将人物从背景中分离出来。希望本文对您有所帮助，谢谢阅读！