Python图像处理实战：利用OpenCV大津法实现灰度图自动抠图

一行代码实现灰度图抠图

图像抠图是Photoshop中的基础技能，而在Python中，仅需一行关键代码即可完成基于灰度图的自动抠图处理。

其核心算法基于大津法（Otsu's method），该方法用于确定图像二值化的最佳分割阈值，旨在将图像划分为背景和前景两个部分，并最大化两者之间的类间方差，从而实现最优分割。

关于大津法的详细数学理论可自行查阅相关资料。在代码实现层面，只需在调用cv2.threshold函数时，将参数设置为THRESH_OTSU，即可启用大津法进行自动阈值分割。

ret1, th1 = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU)

完整代码示例如下，程序将原始图像、灰度直方图以及分割后的二值化图像并列展示，以便直观对比处理效果。

image = cv2.imread("pictures/dajin.jpg")
#先转化为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

plt.subplot(131), plt.imshow(image, "image")
plt.title("source image"), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.subplot(132), plt.hist(image.ravel(), 256)
plt.title("Histogram")

ret1, th1 = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_OTSU) #方法选择为THRESH_OTSU

plt.subplot(133), plt.imshow(th1, "gray")
plt.title("OTSU,threshold is " + str(ret1)), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()

最终的抠图结果展示如下。

需要注意的是，这种基于全局阈值的算法对图像噪声和目标物体大小较为敏感。当背景与前景的像素分布较为接近时，分割效果可能不佳，容易出现误判。

Python抠图程序源码

本文基于零基础学习Python的练习需求，在听完若干节免费入门课程后，即兴编写了此程序，旨在通过实践掌握图像抠图技术。

传统手工抠图操作通常涉及在Photoshop等软件中复制图片、新建图层并粘贴，保留主体对象，随后手动擦除周围背景区域。

被擦除的区域需设置为透明格式，最终保存为PNG格式文件以便后续使用（PNG格式支持图层存储及透明区域）。手工操作不仅费力费时，且容易因操作失误需重新擦除，精度高度依赖操作者的熟练程度。即使是熟练用户，处理一个人物对象的边缘也需要数分钟时间。

相比之下，Python语言可以便捷地调用第三方功能包来实现抠图目的。对于主体对象周边较为平滑的图像，程序执行仅需几秒钟，极大地节省了人力和时间成本。

准备工作

若要使用特定的第三方功能包removebg进行抠图，需先完成安装。在Windows系统中，可通过Win+R热键调出运行对话框，输入cmd命令打开DOS窗口（命令行界面）。

在DOS窗口中输入以下命令并回车执行： pip install removebg 等待下载安装完成后即可使用。os包和time包为Python系统自带模块，无需额外安装。

调用RemoveBg函数时，需要提供APIKEY作为实参（可视为访问密码），这是一个多位字符串。获取该密钥需前往url = www.remove.bg网站注册账号，并申请免费APIKEY。需注意，免费账户每日仅允许处理50张图片，存在一定限制。

程序构思与设计

1）程序设计要求支持批量处理多张jpg格式图片，显示运行进度条，提供适当的用户交互界面，并最终打包为exe可执行文件发布。

2）核心处理单张图片的关键代码仅包含两行：

rmbg = RemoveBg('apiKey码', '错误信息记录文件名')  #56行

首先向服务器发出获取API调用对象的请求，并返回相应的对象实例。

rmbg.remove_background_from_img_file('./picture/' + item)  #74行

随后使用该rmbg对象提供的方法，执行具体的抠图操作。

3）程序包含检查图片存放位置的逻辑：判断目标文件夹是否存在，若不存在则创建该文件夹并退出程序。

4）检查文件夹中是否包含文件，若无文件则显示提示信息并退出；若有文件，则重新建立列表以剔除非jpg格式的文件。

5）对图片检查与抠图处理定义了多个独立函数，旨在避免程序逻辑混乱，提高代码的可读性和维护性。

• readkey() -- 负责读取APIkey码文件；
• founddir() -- 检查存放图片文件的文件夹是否存在，若不存在可发出提示信息；
• Cutout() -- 执行抠图操作，包含检查图片文件是否存在、剔除非jpg格式文件的功能，并伴有相应的提示信息；

6）主程序段位于代码最后，明确提示操作准备情况，并通过交互询问用户是否继续执行或取消操作。

7）打包成exe文件的过程在此略去不述。

完整代码截图如下，每条语句均附有功能注释，便于理解。

1 引用有关处理包

2 定义一个函数，用于从附带文件中读取apikye码值

3. 定义搜索目录的函数，返回真/假结果。

4 定义抠图处理的主函数

4 主程序

以上为个人经验分享，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持本站。