在数字图像处理领域，背景移除技术是一项非常实用的技能。无论是为了艺术创作还是广告宣传，人们经常需要从图片中移除背景，以便进行进一步的编辑或分析。本文将向展示如何构建一个自定义的背景移除应用程序，利用计算机视觉技术实现这一目标。
背景移除的过程通常包括以下几个步骤：首先，识别图像中的重要元素，通常称之为“前景”；接着，围绕这些重要元素创建一个边界；然后，删除边界外的所有内容，并将其设置为透明；最后，将新图像保存为.png格式，因为这种格式支持透明背景。
在Roboflow平台上，提供了两种不同的背景移除方法：一种是使用矩形框（box_removed_background）进行移除，另一种是使用多边形（polygon_removed_background）进行更精细的移除。在大多数情况下，多边形移除方法更为优秀。
矩形框移除方法使用YOLOv8目标检测技术来识别图像中的任何对象，并在其周围绘制一个边界框。如果对象的形状不是完美的矩形，这种方法可能会包括一些对象背后的特征。
多边形移除方法则使用YOLOv8分割技术来识别图像中的任何对象，并围绕该对象进行分割。这种方法将沿着对象的许多点进行裁剪，几乎移除了人眼可见的所有背景。
要开始创建背景移除工作流，首先需要创建一个免费的Roboflow账户。然后，导航到Roboflow仪表板，并点击左侧边栏中的“工作流”选项卡。这将带到工作流首页，可以在这里创建一个新的工作流。
点击“创建工作流”按钮，将出现一个窗口，可以从中选择不同的模板。对于本指南，选择“背景移除”模板。由于这是一个工作流，可以在不编写代码的情况下混合和匹配不同的模型！
在工作流中，点击任一模型块，然后双击“Roboflow模型标识符”下的模型框。可以选择众多的基础模型，但默认设置通常在大多数情况下都能很好地工作。了解更多关于可以用于构建计算机视觉项目的不同类型的目标检测模型。
图像背景移除技术在许多计算机视觉项目中都非常有用。可以移除背景，以便在广告中将一个图像中的对象Photoshop并粘贴到另一个图像中。也可以隔离对象，以便进行进一步的计算机视觉分析。向模型发送完整的图片可能会导致意外检测到背景中的事物。如果只关心图像前景中的狗，可以使用这种方法来隔离它们，然后再次运行YOLOv11或其他模型以获得更高的准确性。
假设想要检测非常拥挤的图像中每个人的手。首先使用YOLO模型裁剪出每个人，然后分别对每个人运行检测手的模型，这样会更准确。