Python去除黑色轮廓并在JPEG图像上覆盖PNG图像

Question

我有两张照片：

绘画碎片

整幅画

我需要解决两个问题：

1.在第一张图片上，我需要从每个片段中删除黑色轮廓。我试过门槛和侵蚀，但都没用。我该怎么做？你知道吗

第二。我不能把第一张照片和第二张重叠，我真的不知道为什么。它总是导致第一个图像完全重叠，并将黑色像素放在应该可以看到第二个图像的地方。你知道吗

我在ubuntu18.04上使用Python3和opencv3.2。你知道吗

我的程序：

from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
import sys

plano_f = cv2.imread("Domenichino_Virgin-and-unicorn.jpg")
sobrepor = cv2.imread("Domenichino_Virgin-and-unicorn_img.png")

plano_f = cv2.cvtColor(plano_f, cv2.COLOR_BGR2GRAY, -1)

#sobrepor_BGRA = cv2.cvtColor(sobrepor, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
sobrepor_BGRA = cv2.imread("nova_png.png", -1)
plt.imshow(sobrepor_BGRA),plt.show()

rows, cols, han = sobrepor_BGRA.shape
total = rows*cols

#printProgressBar(0, total, prefix="Executando...", suffix="completo", length=50)

'''for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        if(sobrepor_BGRA[i, j][0] <= 5 and sobrepor_BGRA[i, j][1] <= 5 and sobrepor_BGRA[i, j][2] <= 5 and sobrepor_BGRA[i, j][3] != 0):
            sobrepor_BGRA[i, j] = (0, 0, 0, 0)

        #printProgressBar(i*j, total, prefix='Executando...', suffix='completo', length=50)
        sys.stdout.write("\rExecutando linha " + str(i) + " de " + str(rows) + "...")
        sys.stdout.flush()

cv2.imwrite("nova_png.png", sobrepor_BGRA)'''

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3,3))
#sobrepor_BGRA = cv2.cvtColor(sobrepor_BGRA, cv2.COLOR_BGRA2GRAY, -1)

sobrepor_BGRA = cv2.erode(sobrepor_BGRA, kernel, iterations=3)

#sobrepor_BGRA = cv2.cvtColor(sobrepor_BGRA, cv2.COLOR_GRAY2BGRA)

cv2.imwrite("nova_png2.png", sobrepor_BGRA)

#sobrepor_RGBA = cv2.cvtColor(sobrepor_BGRA, cv2.COLOR_BGRA2RGBA)
#plt.imshow(sobrepor_RGBA),plt.show()

sys.stdout.write("\nPronto!")

nova_img = cv2.addWeighted(sobrepor_BGRA, 1, plano_f, 0, 0)
cv2.imwrite("combined.png", nova_img)
plt.imshow(nova_img),plt.show()

Answer 1

第一-你的图像是一个jpeg图像，这意味着周围的黑线将是不完美的，由于压缩伪影，一个简单的阈值或膨胀不会完全消除这些。你可以尝试保存在一个无损的格式和修改手工在油漆或东西清理，你甚至可能想执行这一步后，做了腐蚀和清理大部分。你知道吗

第二，为什么不使用copyTo函数用掩码复制，下面是一个示例：

import cv2

img1 = cv2.imread('x2djw.jpg')
img2 = cv2.imread('5RnNh.jpg')

img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
thr, img1_mask = cv2.threshold(img1, 250, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
img1_mask = img1_mask[:, :, 0] & img1_mask[:, :, 1] & img1_mask[:, :, 2]
el = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
img1_mask = cv2.erode(img1_mask, el)
img2 = cv2.merge((img2, img2, img2))
img2 = cv2.copyTo(img1, img1_mask, img2)
cv2.imwrite('test_result.png', img2)

Answer 2

您可以使用位运算来执行此操作。其思想是获得片段缺失部分的掩码，然后按位或将两个部分合并在一起。这是图像的两部分，一部分是你已经有的片段，另一部分是丢失的部分。你知道吗

我们把两半合在一起得到整幅画

import cv2
import numpy as np

fragment = cv2.imread('1.jpg')
whole = cv2.imread('2.jpg')
fragment[np.where((fragment <= [250,250,250]).all(axis=2))] = [0]
result1 = cv2.bitwise_and(whole, fragment)
result2 = cv2.bitwise_and(whole, 255 - fragment)
final = result1 + result2

cv2.imshow('result1', result1)
cv2.imshow('result2', result2)
cv2.imshow('final', final)
cv2.waitKey()