在本文中，将探讨如何开发一个应用程序，该程序能够移除或替换图像中的背景。将使用两个库来实现这一功能：首先是Mediapipe库，用于将人物从背景中分割出来；其次是cv2库，用于执行图像处理技术。
图像来源：Stack Overflow
在填写某些表格时，可能需要提供没有背景的护照照片，这时应用程序就能派上用场。此外，类似于Zoom这样的应用，也可以创建一个迷版的Zoom应用，其中包含更换背景的功能。在远程工作的场景中，这种应用也非常有用，因为在视频会议中，可能不希望同事看到背景。
现在，将加载所有必需的库来构建这个应用。
import cv2
import numpy as np
import mediapipe as mp
import matplotlib.pyplot as plt
首先，需要初始化自拍照分割模型。
图像来源：ProAndroidDev
第一步是初始化模型，这将是自拍照分割模型的预步骤。在这个模型中，将有两种类型的模型：
通用模型：如果将0作为自拍照分割模型的参数传递，那么将选择通用模型。
风景模型：如果将1作为上述模型的参数传递，那么将选择风景模型。
注意：如果没有指定任何模型，那么默认将选择0，即通用模型。
但是，等等！这两种模型之间有什么区别呢？让讨论一下：
当涉及到通用模型时，它特别适用于256X256x1，即256高度、256宽度、1通道作为输入，以及256x256x3作为输出。
当谈论风景模型时，它特别适用于144X256X1作为输入，并产生144x256x3输出张量，除此之外，通用模型和风景模型是相同的。
change_background_mp = mp.solutions.selfie_segmentation
change_bg_segment = change_background_mp.SelfieSegmentation()
代码解析：正如这里讨论的，将使用mp.solutions.selfie_segmentation初始化分割模型，如果分解它，可以看到正在从Mediapipe库中调用solutions类，然后从那个类中调用selfie_segmentation模型。
在模型初始化之后，将设置分割函数，即SelfieSegmentation()。
之前，已经初始化了分割模型，并创建了一个自拍照分割函数。现在，让读取样本图像，看看它是什么样子：
sample_img = cv2.imread('media/sample.jpg')
plt.figure(figsize = [10, 10])
plt.title("Sample Image");plt.axis('off');plt.imshow(sample_img[:,:,::-1]);plt.show()
代码解析：首先，从read()函数读取图像。然后，在绘制/显示图像之前，将使用figure函数设置显示的大小。最后，在显示图像之前，最好将图像格式从RGB转换为BGR，因为cv2在处理彩色图像时只以这种格式读取图像，然后将使用show函数显示图像。
现在已经准备好使用自拍照分割模型处理样本图像，首先移除或替换背景。但在此之前，正如所知，之前已经将样本图像转换为BGR格式，因为cv2库只能以这种方式正确读取图像，但对于Mediapipe库来说并非如此，所以将图像从BGR转换为RGB格式。
RGB_sample_img = cv2.cvtColor(sample_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
result = change_bg_segment.process(RGB_sample_img)
代码解析：正如讨论的，首先将BGR格式的图像转换为RGB格式图像。现在，将使用process函数处理自拍照分割模型在样本图像上。然后，正如在读取图像部分所做的那样，将使用figure函数设置图像大小。最后，将并排显示原始图像和分割图像（使用matplotlib的subplot函数）和imshow函数。
如果仔细观察输出（分割的子图，即主要处理输出），可以看到，有些区域既不是纯黑色也不是纯白色，它们有点灰色，这表明模型无法预测这些地方是背景还是人物，因此将使用阈值技术以获得更准确的分割区域。
binary_mask = result.segmentation_mask > 0.9
代码解析：在这里，使用二进制掩码的概念，它将为人物的像素值设置为1，为背景的像素值设置为0。同时，将设置阈值值为0.9，即90%的置信度，像素值大于这个值时将设置为1，否则为0。
到目前为止，已经通过执行一些图像预处理技术准确地分割了图像。现在，是时候直观地看看图像的背景将如何被移除，为此，将使用numpy.where()函数。这个函数将使用二进制掩码值，并返回白色区域为每个1像素值，然后替换每个区域为0像素值，即黑色区域与255，这意味着背景将只有白色。
binary_mask_3 = np.dstack((binary_mask,binary_mask,binary_mask))
output_image = np.where(binary_mask_3, sample_img, 255)
代码解析：正如讨论的，将使用Numpy的d-stack函数将图像从单通道转换为三通道。现在，将使用Numpy的函数将每个黑色区域转换为白色区域。最后，将使用figure函数设置图像大小。然后，将使用show函数显示原始图像和输出图像。
注意：到目前为止，为了获得白色背景，已经使用了255作为值，但也可以使用另一个背景图像作为输出，只需要在np.where函数中更改参数即可。
bg_img = cv2.imread('media/background.jpg')
output_image = np.where(binary_mask_3, sample_img, bg_img)
代码解析：这里是最后一部分，将替换图像的背景。首先，将使用imread函数读取那个背景图像。现在，将创建一个最终的输出图像。将使用np.where函数用其他背景图像替换黑色区域（二进制掩码）。最后，将显示原始图像、样本图像和最终分割结果。
最后，已经开发了一个应用程序，可以移除任何包含人物的图像的背景，尽管也可以创建实时功能，就像Zoom应用程序一样。逻辑将相同，只是不是图像处理，而是视频处理。
从本文中，学到了图像分割的工作原理及其在现实世界中的应用。有许多图像分割技术可供选择。但这是最简单的一种，正如所看到的，它是模块化的。还介绍了一些图像预处理技术，如阈值处理、腐蚀、堆栈。这些基本技术也涉及到构建一个完整的计算机视觉应用的管道。