实现替换图像中指定RGB色值区域

前言

  在处理图像中我们有时候需要将某张图像的背景替换掉，或者将某张图像中指定的RGB颜色替换成另外的一种RGB。为此，我在这里提供两种实现方案供大家选用。

遍历法

  使用遍历法替换掉图像中的指定RGB。
流程：

1. 读取图像
2. 转为np.asarray
3. 构建for循环遍历RGB三层值
4. find(指定值) == 修改值
5. 输出图像

def replace_color(img, old_rgb, new_rgb):
    # 通过遍历颜色替换程序
    img_arr = np.asarray(img, dtype=np.double)
    new_arr = img_arr.copy()
    for i in range(img_arr.shape[1]):
        for j in range(img_arr.shape[0]):
            if (img_arr[j][i] == old_rgb)[0] == True:
                new_arr[j][i] = new_rgb

    return np.asarray(new_arr, dtype=np.uint8)

矩阵法

  RGB图像是由三层RGB矩阵组合而成，我们在替换指定的RGB时候可以将原图像的三层RGB分离出来，对每层矩阵中的值搜索替换即可。
流程：

1. 读取图像
2. 分离原图RGB三层空间
3. 对分离出来的三层空间编码
4. 索引并替换颜色
5. 组合替换后的三层空间成完整的图

def replace_color(img, old_rgb, new_rgb):
    #  通过矩阵操作颜色替换程序
    img_arr = np.asarray(img, dtype=np.double)
    # 分离通道
    r_img = img_arr[:, :, 0].copy()
    g_img = img_arr[:, :, 1].copy()
    b_img = img_arr[:, :, 2].copy()
    # 编码
    img = r_img * 256 * 256 + g_img * 256 + b_img
    old_color = old_rgb[0] * 256 * 256 + old_rgb[1] * 256 + old_rgb[2]
    # 索引并替换颜色
    r_img[img == old_color] = new_rgb[0]
    g_img[img == old_color] = new_rgb[1]
    b_img[img == old_color] = new_rgb[2]
    # 合并通道
    new_img = np.array([r_img, g_img, b_img], dtype=np.uint8)
    # 将数据转换为图像数据(h,w,c)
    new_img = new_img.transpose(1, 2, 0)
    return new_img

结果

这两种方法都可以完成替换RGB区域的任务，在这里我推荐使用矩阵法（二者耗时相比较矩阵法耗时少）