两种方法,思路一致:
方法一:
import cv2
# 修改透明背景为白色
def transparence2white(img):
sp=img.shape # 获取图片维度
width=sp[0] # 宽度
height=sp[1] # 高度
for yh in range(height):
for xw in range(width):
color_d=img[xw,yh] # 遍历图像每一个点,获取到每个点4通道的颜色数据
if(color_d[3]==0): # 最后一个通道为透明度,如果其值为0,即图像是透明
img[xw,yh]=[255,255,255,255] # 则将当前点的颜色设置为白色,且图像设置为不透明
return img
img=cv2.imread('bar.png',-1) # 读取图片。-1将图片透明度传入,数据由RGB的3通道变成4通道
img=transparence2white(img) # 将图片传入,改变背景色后,返回
cv2.imwrite('bar.png',img) # 保存图片,文件名自定义,也可以覆盖原文件
方法二:
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from PIL import Image
def transparence2white(img):
# img=img.convert('RGBA') # 此步骤是将图像转为灰度(RGBA表示4x8位像素,带透明度掩模的真彩色;CMYK为4x8位像素,分色等),可以省略
sp=img.size
width=sp[0]
height=sp[1]
print(sp)
for yh in range(height):
for xw in range(width):
dot=(xw,yh)
color_d=img.getpixel(dot) # 与cv2不同的是,这里需要用getpixel方法来获取维度数据
if(color_d[3]==0):
color_d=(255,255,255,255)
img.putpixel(dot,color_d) # 赋值的方法是通过putpixel
return img
img=Image.open('bar.png')
img=transparence2white(img)
# img.show() # 显示图片
img.save('bar3.png') # 保存图片