image - 如何批处理色度键照片(屏蔽绿屏)
问题描述
目标
我在这里有数百张与这张相似的图片:
我只是想使用绿屏为每个看起来像这里的图像创建一个蒙版(最好将边框平滑一点):
如果您想进行测试,这是原始图像:https ://mega.nz/#!0YJnzAJR!GRYI4oNWcsKztHGoK7e4uIv_GvXBjMvyry7cPmyRpRA
我试过的
我发现这篇文章用户使用 Imagemagick 来实现色度键控。
for i in *; do convert $i -colorspace HSV -separate +channel \
\( -clone 0 -background none -fuzz 3% +transparent grey43 \) \
\( -clone 1 -background none -fuzz 10% -transparent grey100 \) \
-delete 0,1 -alpha extract -compose Multiply -composite \
-negate mask_$i; done;
我觉得自己很愚蠢,我自己无法找到解决如此简单问题的方法。另请注意,我使用的是 Linux。所以没有 Photoshop 或 After Effects!:)
但我确信必须有解决这个问题的办法。
更新 1
我刚刚尝试通过运行 fmw42 使用这个绿屏脚本,我对结果相当满意。
但是处理一张图像大约需要 40 秒,这导致我的所有图像总共需要 8 小时(尽管我有一个相当强大的工作站,请参阅下面的规格)也许这与处理时发生的那些错误有关?:./greenscreen infile.jpg outfile.png
convert-im6.q16: width or height exceeds limit `black' @ error/cache.c/OpenPixelCache/3911.
convert-im6.q16: ImageSequenceRequired `-composite' @ error/mogrify.c/MogrifyImageList/7995.
convert-im6.q16: no images defined `./GREENSCREEN.6799/lut.png' @ error/convert.c/ConvertImageCommand/3258.
convert-im6.q16: unable to open image `./GREENSCREEN.6799/lut.png': No such file or directory @ error/blob.c/OpenBlob/2874.
convert-im6.q16: ImageSequenceRequired `-clut' @ error/mogrify.c/MogrifyImageList/7870.
convert-im6.q16: profile 'icc': 'RGB ': RGB color space not permitted on grayscale PNG `mask.png' @ warning/png.c/MagickPNGWarningHandler/1667.
工作站规格
- 内存:125,8 GiB
- 处理器:AMD® Ryzen 9 3900x 12 核处理器 × 24
- 显卡:GeForce GTX 970/PCIe/SSE2 (两个)
解决方案
我们知道背景是绿色的,可以通过颜色与对象区分开来,所以我建议使用颜色阈值。为此,我编写了一个简单的 OpenCV Python 代码来演示结果。
首先,我们需要安装 OpenCV。
sudo apt update
pip3 install opencv-python
# verify installation
python3 -c "import cv2; print(cv2.__version__)"
skull.py
然后,我们在与图像相同的目录中创建一个名为的脚本。
import cv2
import numpy as np
def show_result(winname, img, wait_time):
scale = 0.2
disp_img = cv2.resize(img, None, fx=scale, fy=scale)
cv2.imshow(winname, disp_img)
cv2.waitKey(wait_time)
img = cv2.imread('skull.jpg')
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# define range of green color in HSV
lower_green = np.array([70, 200, 100])
upper_green = np.array([90, 255, 255])
# Threshold the HSV image to extract green color
mask = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
mask = cv2.bitwise_not(mask)
#cv2.imwrite('mask.png', mask)
show_result('mask', mask, 0)
cv2.destroyAllWindows()
您可以轻松找到有关使用 OpenCV 进行 HSV 颜色操作的教程。我不会详细介绍这里使用的功能,但有一部分很重要。图像操作通常在 RGB 颜色空间中完成,其中包含红色、绿色和蓝色分量。然而,HSV 更像是人类视觉系统,它包含色相、饱和度和值分量。你可以在这里找到转换。由于我们根据我们的感知来分离颜色,因此 HSV 更适合这项任务。
关键部分是适当地选择阈值。我通过检查选择了大约 80 的色调(最大 180),分别高于 200 和 100 的饱和度和值(最大 255)。您可以通过以下几行打印特定像素的值:
rows,cols,channels = hsv.shape
print(hsv[row, column])
请注意,原点是左上角。
可能需要两件事。一个是对一组图像进行操作,这对于使用 for 循环来说是微不足道的。另一个是如果您不喜欢结果的某些部分,您可能想知道像素位置并相应地更改阈值。这可以使用鼠标事件来实现。
for i in range(1, 100):
img = imread(str(i) + '.jpg')
def mouse_callback(event, x, y, flags, params):
if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
row = y
column = x
print(row, column)
winname = 'img'
cv2.namedWindow(winname)
cv2.setMouseCallback(winname, mouse_callback)
请记住,该show_result
函数通过比例因子调整图像大小。
如果您不想处理像素位置,而是想要平滑的结果,则可以应用形态变换。特别是打开和关闭将完成工作。
kernel = np.ones((11,11), np.uint8)
opened = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
closed = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
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