????????寸照換背景，通常指的是將個(gè)人證件照片的背景色更換為另一種顏色，如白色、藍(lán)色或紅色等，以滿足不同用途的要求。例如，護(hù)照照片通常要求白色背景，而身份證照片可能需要藍(lán)色背景。這個(gè)過程通常涉及到圖像處理技術(shù)，尤其是圖像分割和合成技術(shù)。以下是一個(gè)簡單的介紹：

步驟

1. 圖像預(yù)處理：

   • 首先，對原始圖像進(jìn)行去噪和平滑處理，以便后續(xù)的背景分割更加準(zhǔn)確。

2. 背景分割：

   • 使用圖像分割算法，如閾值分割、邊緣檢測、色彩空間轉(zhuǎn)換（如從RGB到HSV）或機(jī)器學(xué)習(xí)方法（如深度學(xué)習(xí)的語義分割模型），來識別并分離出前景（人像）和背景。

3. 前景提取：

   • 一旦背景被分割出來，通常會(huì)使用掩模來標(biāo)記和提取前景，保留人像部分。

4. 背景替換：

   • 創(chuàng)建一個(gè)新的背景圖像，通常是純色背景，如白色、藍(lán)色或紅色。然后，將提取的前景（人像）放置在這個(gè)新背景上。

5. 融合與調(diào)整：

   • 為了使前景與新背景融合得更好，可能需要進(jìn)行邊緣平滑處理，例如羽化或模糊，以消除硬邊緣。同時(shí)，可能需要調(diào)整前景的亮度、對比度和色彩，使其與新背景協(xié)調(diào)一致。

6. 輸出圖像：

   • 最后，將處理后的圖像保存為所需的格式和分辨率。

背景分割

邊緣檢測

一般來說，寸照是純色背景，存在比較明顯的邊界，所以，首先我們嘗試通過邊緣檢測來分離背景色和人像。

雖然存在比較明顯的邊界，但邊緣檢測無法找出完整的閉環(huán)團(tuán)，因此無法得到人像區(qū)域。

二階導(dǎo)數(shù)法

純色背景顏色一致，進(jìn)行二階求導(dǎo)，數(shù)值為零，人臉區(qū)域由于存在顏色變換，因此會(huì)有數(shù)據(jù)，由此可以得到人臉部分的大致區(qū)域。

自適應(yīng)二值法

基于背景顏色均值法分離背景

? ? ? ? 在得到人像區(qū)域后，可以通過一下步驟分離背景，更改顏色然后合并成新的圖像

1、獲取背景區(qū)域

2、轉(zhuǎn)換到HSV顏色系統(tǒng)，計(jì)算背景區(qū)域顏色均值

3、獲取給行閾值內(nèi)，均值顏色接近的區(qū)域

4、修改背景顏色區(qū)域的顏色

5、增加濾波降低邊緣色差

上圖可以看出，存在比較明顯的紅色邊界，即便是加了濾波也還比較明顯。

基于grabCut函數(shù)分割人像

??grabCut?函數(shù)是OpenCV庫中用于圖像分割的一個(gè)算法，它結(jié)合了交互式和自動(dòng)分割的方法。grabCut基于圖形割（Graph Cut）算法，用于從復(fù)雜背景中提取前景對象。這個(gè)算法特別適合于需要用戶參與的場景，用戶可以通過指定一些初始的像素標(biāo)記（如前景、背景或不確定區(qū)域）來指導(dǎo)算法進(jìn)行分割。

??grabCut函數(shù)的主要優(yōu)點(diǎn)是它能夠迭代地優(yōu)化分割結(jié)果，即使初始的用戶標(biāo)記不是很精確，也能逐漸改進(jìn)分割質(zhì)量。

圖像放大后，依然可以看出比較明顯的邊界