本文教大家透過Python程式替換證件照背景顏色,以後更換證件照背景就不會再苦惱了。
想法:
- 先去掉原照片的背景色彩
- 再添上新的背景顏色
步驟很簡單,思緒清晰,操作起來也很簡單,十行程式碼就可以搞定,保證看完你一定會!
1.去掉原圖背景顏色
import os # 去掉背景颜色 os.system('backgroundremover -i "'+str(in_path)+'"-o "cg_output.jpg"')
in_path是原照片的路徑、cg_output.jpg是去掉背景後的照片
提示:backgroundremover這個庫的具體使用可以參考我之前的這篇文章(一行Python程式碼去除照片背景)
2.新增背景顏色
# 加上背景颜色 no_bg_image = Image.open("cg_output.jpg") x, y = no_bg_image.size new_image = Image.new('RGBA', no_bg_image.size, color=color) new_image.paste(no_bg_image, (0, 0, x, y), no_bg_image) new_image.save(out_path)
out_path是替換背景顏色後的照片路徑,color是要替換的新顏色,填上對應的英文即可,例如紅色:red
color = "red" # 红:red、蓝:blue、黑:black、白:white
完整程式碼
import os from PIL import Image # 输入 in_path = "replace.jpg" # 输出 out_path = "out.png" # 要替换的背景颜色 color = "red" # 红:red、蓝:blue、黑:black、白:white # 去掉背景颜色 os.system('backgroundremover -i "'+str(in_path)+'"-o "cg_output.jpg"') # 加上背景颜色 no_bg_image = Image.open("cg_output.jpg") x, y = no_bg_image.size new_image = Image.new('RGBA', no_bg_image.size, color=color) new_image.paste(no_bg_image, (0, 0, x, y), no_bg_image) new_image.save(out_path)
程式碼大體步驟:
將replace.jpg(藍色背景的照片),換成紅色(color)的背景顏色的照片out.png
這裡提醒讀者,輸出的照片(out.png)要儲存成png的格式,其他格式如jpg程式會報錯。
範例效果:
(圖片來源網路)
左邊是原圖(藍色),右邊是替換的照片
(藍色換成紅)
總結
Python替換證件照背景顏色不難,想法就是先去掉背景,再添上新的背景顏色,相信看到這裡的你已經學會了。
以上是十行Python程式碼替換證件照背景顏色的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。


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