python利用蒙版抠图(使用PIL.Image和cv2)输出透明背景图

因为最近在做深度学习抠图，正好要用到蒙版进行抠图，所以我将抠图代码进行了封装注释，可以直接使用。可能走了弯路，若有高见请一定提出！

主要代码

import cv2
from PIL import Image
import numpy as np


class UnsupportedFormat(Exception):
 def __init__(self, input_type):
  self.t = input_type

 def __str__(self):
  return "不支持'{}'模式的转换，请使用为图片地址(path)、PIL.Image(pil)或OpenCV(cv2)模式".format(self.t)


class MatteMatting():
 def __init__(self, original_graph, mask_graph, input_type='path'):
  """
  将输入的图片经过蒙版转化为透明图构造函数
  :param original_graph:输入的图片地址、PIL格式、CV2格式
  :param mask_graph:蒙版的图片地址、PIL格式、CV2格式
  :param input_type:输入的类型，有path：图片地址、pil：pil类型、cv2类型
  """
  if input_type == 'path':
   self.img1 = cv2.imread(original_graph)
   self.img2 = cv2.imread(mask_graph)
  elif input_type == 'pil':
   self.img1 = self.__image_to_opencv(original_graph)
   self.img2 = self.__image_to_opencv(mask_graph)
  elif input_type == 'cv2':
   self.img1 = original_graph
   self.img2 = mask_graph
  else:
   raise UnsupportedFormat(input_type)

 @staticmethod
 def __transparent_back(img):
  """
  :param img: 传入图片地址
  :return: 返回替换白色后的透明图
  """
  img = img.convert('RGBA')
  L, H = img.size
  color_0 = (255, 255, 255, 255) # 要替换的颜色
  for h in range(H):
   for l in range(L):
    dot = (l, h)
    color_1 = img.getpixel(dot)
    if color_1 == color_0:
     color_1 = color_1[:-1] + (0,)
     img.putpixel(dot, color_1)
  return img

 def save_image(self, path, mask_flip=False):
  """
  用于保存透明图
  :param path: 保存位置
  :param mask_flip: 蒙版翻转，将蒙版的黑白颜色翻转;True翻转;False不使用翻转
  """
  if mask_flip:
   img2 = cv2.bitwise_not(self.img2) # 黑白翻转
  image = cv2.add(self.img1, img2)
  image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # OpenCV转换成PIL.Image格式
  img = self.__transparent_back(image)
  img.save(path)

 @staticmethod
 def __image_to_opencv(image):
  """
  PIL.Image转换成OpenCV格式
  """
  img = cv2.cvtColor(np.asarray(image), cv2.COLOR_RGB2BGR)
  return img

使用示例

mm = MatteMatting("input.jpg", "mask.jpg")
mm.save_image("output.png", mask_flip=True) # mask_flip是指蒙版翻转，即把白色的变成黑色的，黑色的变成白色的

效果展示

input.jpg

mask.jpg

output.png

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