用python从图像中提取衣服

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我正在研究如何使用python和其他一些库在这张图片中裁剪服装(见图1),所以我需要为照片上的许多模型拍摄不同的图像,它们会有不同的尺寸和形状,所以我需要做一些通用的东西,可以拍摄图像,分析它并除去所有衣服,

image1 This is an example image before processing我有一个代码,它采用这个图像,并在模型的形状周围做一些掩码,然后放入alpha通道让我得到这个(image2):

image2 image after processing

你可以看到这是我的代码的结果,但不是我需要的,我真的需要删除模型周围的所有颜色,如果可能的话,衣服周围的所有颜色,并需要是通用的..即应该工作具有不同形状和尺寸的不同型号

这是我使用PIL和numpy库在python上编写的代码,我使用的是python 3.4

    import numpy
from numpy import array
from PIL import Image
#import cv2

# read image as RGB and add alpha (transparency)
im = Image.open("one.jpg").convert("RGBA")

# convert to numpy (for convenience)
imArray = numpy.asarray(im)

# create mask (zeros + circle with ones)

center = (100,100)
radius = 100
mask = numpy.zeros((imArray.shape[0],imArray.shape[1]))
for i in range(imArray.shape[0]):
    for j in range(imArray.shape[1]):
        #if (i-center[0])**2 + (j-center[0])**2 < radius**2:
        #    mask[i,j] = 1
        if ((j > 110 and j<240 and i>65 ) or (j > 440 and j<580 and i>83 )):
            mask[i, j] = 1

"""
lower = numpy.array([0,0,0])
upper = numpy.array([15, 15, 15])
shapeMask = cv2.inRange(imArray, lower, upper)
"""

# assemble new image (uint8: 0-255)
newImArray = numpy.empty(imArray.shape,dtype='uint8')

# colors (three first columns, RGB)
newImArray[:,:,:3] = imArray[:,:,:3]

# transparency (4th column)
newImArray[:,:,3] = mask*255          

# back to Image from numpy
newIm = Image.fromarray(newImArray, "RGBA")
newIm.save("one2.png")

结果应该是PNG图像,除了模型之外都是透明的,或者如果可能的话还要穿着

正如你所看到我只制作一个永远在同一个地方的静态面具,它是矩形的,没有调整到模型,请告诉我你是否需要更多解释我需要什么

非常感谢!塞萨尔

python image opencv numpy crop
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如果你可以假设背景非常简单(颜色均匀,或者只是几乎水平的线条),你可以进行边缘检测,并删除第一个出现边缘之外的所有像素。

任何边缘检测滤波器应该足够了,但我可能会选择一个简单的高通滤波器,它只能增强垂直边缘。你只是想弄清楚模特的轮廓在哪里!

然后从框架中移除所有像素,向内移动,直到遇到第一条边。 (清理模型外的背景)。

要移除手臂和衣服之间的孔等。将移除的像素的颜色值置于中间位置,以获取此行的背景颜色,然后移除颜色值接近行的其余部分的找到平均值的像素。

应该通过构建蒙版图像来完成删除,然后从图像中减去它,因为之后可以将蒙版用于不透明度/阿尔法通道。

风险:

  • 如果连衣裙或模特的颜色与背景颜色太近,模特/连衣裙上会出现洞。
  • 背景中的模式干扰算法并保持行不变。
  • 背景中的噪声可能导致从仅靠近帧的像素设置移除或颜色值。

通过打开和关闭删除掩码可以最小化其中一些问题。其他通过边缘检测之前的空间中值滤波器。


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第一步是计算背景颜色。得到一块50*50找到方差,将10-20 pixels移到右边并得到另一个块,计算它的方差以及更多。将差异存储在数组中。 (以及他们的手段)。

方差最小的是背景颜色,你会看到一堆那些。找到背景颜色后,选择5 * 5块,如果方差非常小,且其平均值等于其中一个背景(即类似特征),则将其设为白色或做任何你想做的事。

这只是我的直觉,我对图像处理并不专业。


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您可以试一试,以便从模型的图像中提取服装。

  1. link是名为PixelDTGAN的图像条件图像生成模型的github repo。该模型将执行从穿着者的输入图像生成一件衣服的挑战性任务
  2. 此模型以语义级别将输入域传输到目标域,并以像素级别生成目标图像。
  3. 为了生成逼真的目标图像,在生成对抗网络中使用真/假鉴别器,域鉴别器用于使生成的图像与输入图像相关。

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这是一个非常难的问题,特别是当您不知道背景是什么以及背景是否有阴影时。

衣服的结网也将部分或全部丢失,就像身体和手臂之间的区域一样。

这是使用ImageMagick的尝试。但是OpenCV有类似的命令。

输入:

enter image description here

首先,稍微模糊图像,然后从HCL颜色空间中提取Hue通道。

其次,我将所有白色颜色在30%的容差范围内变为黑色。

第三,我使用我的一个脚本执行Otsu阈值处理。

第四,我做了少量形态接近。

第五,我使用连通分量处理去除区域中小于150像素的所有区域。在OpenCV中,这将是blob检测(SimpleBlobDetection)并将结果反转(否定)为掩码。

最后,我将掩码放入输入的alpha通道中,使背景透明(这里将显示白色)。

convert image.jpg -blur 0x1 -colorspace HCL -channel r -separate hue.png
convert hue.png -fuzz 30% -fill black -opaque white filled.png
otsuthresh -g save filled.png thresh.png
convert thresh.png -morphology open disk:1 morph.png
convert morph.png -type bilevel \
-define connected-components:mean-color=true \
-define connected-components:area-threshold=150 \
-connected-components 4 \
-negate \
mask.png
convert image.jpg mask.png -alpha off -compose copy_opacity -composite result.png

以下是步骤的图像:

Hue Image:enter image description here

将白色转换为黑色后填充图像:enter image description here

Otsu阈值图片:enter image description here

面具:enter image description here

结果:enter image description here

正如你所看到的,结果并不是很好地保持女人和衣服的轮廓,特别是在头发和衣服的网状结构。

您可以在qazxsw poi调查OpenCV GrabCut前景提取

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