Python使用OpenCV實現摳圖教程
本文將從介紹Python圖像處理庫OpenCV開始，通過學習相關知識點，講解如何使用Python實現圖片摳圖。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library，計算機視覺開源庫）是一個開源的計算機視覺庫，包含了很多圖像處理和計算機視覺領域常見操作所需的函數。
在Python環境中，我們可以通過pip安裝OpenCV-python包，並使用cv2模塊來調用其中的函數實現圖像處理。
在Python中，我們可以使用圖像處理庫OpenCV對圖片進行處理。一般來說，圖像處理的基本流程如下：
1. 讀取圖像文件：cv2.imread()函數用於讀取指定路徑的圖像文件。
2. 圖像預處理：對讀取到的圖像進行適當的預處理工作，如灰度化、濾波等。
3. 邊緣檢測：使用Canny函數進行邊緣檢測，得到目標物體輪廓。
4. 圖像分割：根據目標物體輪廓對原圖進行分割，得到目標物體的圖像。
下面給出代碼示例：
import cv2
# 讀取圖像文件
img = cv2.imread('source.jpg')
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 邊緣檢測
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
# 圖像分割
result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=edges)
# 顯示結果
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
GrabCut演算法是一種常用的圖像分割方法，可以實現對目標物體的摳圖。在Python的OpenCV中，我們可以使用cv2.GrabCut()函數來實現，其基本使用方法如下：
1. 首先讀取源圖像，創建一個掩模（mask）。
2. 在掩模中指定需要保留的前景和需要剔除的背景區域。
3. 使用cv2.GrabCut()函數對圖像進行摳圖處理。
下面給出代碼示例：
import cv2
import numpy as np
# 讀取源圖像
img = cv2.imread('source.jpg')
# 創建與源圖像相同大小的掩模
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
# 設定前景和背景區域
rect = (50, 50, 350, 350)
bgdmodel = np.zeros((1, 65), np.float64)
fgdmodel = np.zeros((1, 65), np.float64)
# 執行GrabCut演算法
cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdmodel, fgdmodel, 5, cv2.GC_INIT_WITH_RECT)
# 對掩模進行處理，將前景設置成1，背景設置成0
mask2 = np.where((mask == 2) | (mask == 0), 0, 1).astype('uint8')
# 進行掩模操作，實現摳圖效果
result = img * mask2[:, :, np.newaxis]
# 顯示結果
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
除了使用GrabCut實現圖片摳圖外，我們還可以使用OpenCV實現推薦演算法的相似圖像檢索。這需要先計算圖像的特徵向量，然後通過相似性計算找到與目標圖像相似的圖像。
在Python的OpenCV中，我們可以使用cv2.xfeatures2d模塊提供的SIFT演算法對圖像進行特徵向量計算。其基本使用方法如下：
1. 首先使用cv2.xfeatures2d.SIFT_create()函數創建SIFT對象，然後使用detectAndCompute()函數計算圖像的特徵向量。
2. 將計算得到的特徵向量保存到文件中。
3. 通過計算特徵向量之間的相似性，找到與目標圖像相似的圖像。
下面給出代碼示例：
import cv2
import numpy as np
# 創建SIFT對象
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
# 讀取目標圖像並計算特徵向量
img1 = cv2.imread('target.jpg', 0)
kp1, des1 = sift.detectAndCompute(img1, None)
# 讀取其他圖像並計算特徵向量
img2 = cv2.imread('other1.jpg', 0)
kp2, des2 = sift.detectAndCompute(img2, None)
img3 = cv2.imread('other2.jpg', 0)
kp3, des3 = sift.detectAndCompute(img3, None)
# 計算目標圖像與其他圖像之間的相似度
bf = cv2.BFMatcher()
matches1 = bf.knnMatch(des1, des2, k=2)
matches2 = bf.knnMatch(des1, des3, k=2)
# 過濾掉不滿足條件的匹配點
good1 = []
for m1, m2 in matches1:
if m1.distance < 0.75 * m2.distance:
good1.append([m1])
good2 = []
for m1, m2 in matches2:
if m1.distance < 0.75 * m2.distance:
good2.append([m1])
# 顯示結果
img_matches1 = cv2.drawMatchesKnn(img1, kp1, img2, kp2, good1, None, flags=2)
img_matches2 = cv2.drawMatchesKnn(img1, kp1, img3, kp3, good2, None, flags=2)
cv2.imshow('matches1', img_matches1)
cv2.imshow('matches2', img_matches2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()