OpenCV-python利用蒙版进行叠加（含alpha通道）

本文已知条件

1. 前景图
2. 前景蒙版
3. 背景图

代码实现

# 读取图片，蒙版（黑色代表不选中，白色代表选中）
img = cv2.imread(img_item)
img = cv2.resize(img, (960, 1280), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
mask = cv2.imread(os.path.join(mask_file, mask_item), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
bg = cv2.imread(bg_path)
bg = cv2.resize(bg, (img.shape[1], img.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

bg_mask = (np.ones(img.shape, dtype='uint8') * 255) - mask # mask求反，用一个255的矩阵减mask
mask = mask.astype("float") # 类型转化：uint8->float
mask = mask / 255 # 求透明度
img = img * mask # 用透明度乘图片
bg = bg * (bg_mask/255) # 背景同样
img = img.astype("uint8")
bg = bg.astype("uint8")
stacked = cv2.addWeighted(img, 1, bg, 1, 0)  # 叠加两图
cv2.imshow('r1', stacked)
cv2.waitKey(0)

中间结果解释

读取的img

读取的mask

读取的mask

mask翻转后的结果
对应代码：

bg_mask = (np.ones(img.shape, dtype='uint8') * 255) - mask # mask求反，用一个255的矩阵减mask

img裁剪后的结果
对应代码：

mask = mask / 255 # 求透明度
img = img * mask # 用透明度乘图片

背景图扣掉人像的结果
对应代码：

bg_mask = (np.ones(img.shape, dtype='uint8') * 255) - mask # mask求反，用一个255的矩阵减mask
bg = bg * (bg_mask/255) # 背景同样

背景图扣掉人像的结果和img裁剪后的结果相叠加
对应的代码

stacked = cv2.addWeighted(img, 1, bg, 1, 0)  # 叠加两图