1.生成分割后的mask

原图和mask如下：
在这里插入图片描述

2.mask二值化

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


# 获取图片
def getimg():
    return Image.open("2.png")
    

def showimg(img, isgray=False):
    plt.axis("off")
    if isgray == True:
        plt.imshow(img, cmap='gray')
    else:
        plt.imshow(img)
    plt.show()

im5 = getimg()
im5 = np.array(im5.convert('L'))
im5 = np.where(im5[...,:] < 165, 0, 255) #根据设置的阈值来进行黑白分类
showimg(Image.fromarray(im5), True)

生成如图：
在这里插入图片描述

3. mask二值化后取反

import os
from PIL import Image
import numpy as np

def resize(imgPath, savePath):
    files = os.listdir(imgPath)
    files.sort()
    print('****************')
    print('input :', imgPath)
    print('start...')
    for file in files:
        fileType = os.path.splitext(file)
        if fileType[1] == '.png':
            new_png = Image.open(imgPath + '/' + file)  # 打开图片
            # new_png = new_png.resize((20, 20),Image.ANTIALIAS) #改变图片大小
            matrix = 255 - np.asarray(new_png)  # 图像转矩阵 并反色
            new_png = Image.fromarray(matrix)  # 矩阵转图像
            new_png.save(savePath + '/' + file)  # 保存图片
    print('down!')
    print('****************')

if __name__ == '__main__':
    # 待处理图片地址
    dataPath = 'G:\\666\\2\\'
    # 保存图片的地址
    savePath = 'G:\\666\\2\\'
    resize(dataPath, savePath)

如图：
在这里插入图片描述

4.把mask分割后的图像提取出来

import os
import cv2
import numpy as np
#im1 原图  im2 mask图(背景是黑色，前景是白色)
im1_path = 'G:/666/1/'
im2_path = 'G:/666/2/'

num = len(os.listdir(im1_path))
for i in range(num):

    img1 = cv2.imread(os.path.join(im1_path, os.listdir(im1_path)[i]))
    img2 = cv2.imread(os.path.join(im2_path,os.listdir(im2_path)[i]), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    h,w,c = img1.shape
    img3 = np.zeros((h,w,4))
    img3[:,:,0:3] = img1
    img3[:,:,3] = img2
    #这里命名随意，但是要注意使用png格式
    cv2.imwrite('G:/666/3/' + '%s.png' % os.listdir(im1_path)[i], img3)

生成图像：
在这里插入图片描述
另一种出来版本是黑色背景：

import cv2

person = cv2.imread("1.png")
# back = cv2.imread("背景图")
#这里将mask图转化为灰度图
mask = cv2.imread("6.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
#将背景图resize到和原图一样的尺寸
# back = cv2.resize(back,(person.shape[1],person.shape[0]))
#这一步是将背景图中的人像部分抠出来，也就是人像部分的像素值为0
# scenic_mask =~mask
# scenic_mask = scenic_mask  / 255.0
# back[:,:,0] = back[:,:,0] * scenic_mask
# back[:,:,1] = back[:,:,1] * scenic_mask
# back[:,:,2] = back[:,:,2] * scenic_mask
#这部分是将我们的人像抠出来，也就是背景部分的像素值为0
mask = mask / 255.0
person[:,:,0] = person[:,:,0] * mask
person[:,:,1] = person[:,:,1] * mask
person[:,:,2] = person[:,:,2] * mask
#这里做个相加就可以实现合并
# result = cv2.add(back,person)

cv2.imwrite("3.jpg", person)

出图如下：
在这里插入图片描述
如果加上背景的话：（像素黑的就是0，随便附加颜色）

import cv2

person = cv2.imread("1.png")
back = cv2.imread("0.png")
#这里将mask图转化为灰度图
mask = cv2.imread("6.png",cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
#将背景图resize到和原图一样的尺寸
back = cv2.resize(back,(person.shape[1],person.shape[0]))
#这一步是将背景图中的人像部分抠出来，也就是人像部分的像素值为0
scenic_mask =~mask
scenic_mask = scenic_mask  / 255.0
back[:,:,0] = back[:,:,0] * scenic_mask
back[:,:,1] = back[:,:,1] * scenic_mask
back[:,:,2] = back[:,:,2] * scenic_mask
#这部分是将我们的人像抠出来，也就是背景部分的像素值为0
mask = mask / 255.0
person[:,:,0] = person[:,:,0] * mask
person[:,:,1] = person[:,:,1] * mask
person[:,:,2] = person[:,:,2] * mask
#这里做个相加就可以实现合并
result = cv2.add(back,person)

cv2.imwrite("88.jpg", result)

在这里插入图片描述

5.把mask分割后的图像可视化出来同步

# 将分割图和原图合在一起
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

# image1 原图
# image2 分割图
image1 = Image.open("1.png")
image2 = Image.open("6.png")

image1 = image1.convert('RGBA')
image2 = image2.convert('RGBA')

# 两幅图像进行合并时，按公式：blended_img = img1 * (1 – alpha) + img2* alpha 进行
image = Image.blend(image1, image2, 0.3)
image.save("test1.png")
image.show()