【课题总结】OpenCV 抠图项目实战（12）源程序代码

Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（12）源程序代码

本系列是 Python 小白的课题作业《基于OpenCV 的图像分割和抠图》。
需要说明的是，本系列并不能算是 OpenCV 的抠图项目教程，只是以此为主题的课题报告。其中包括了一个较为完整的 PyQt 项目。
从学生课题作业报告的角度，还是可以晒出来给大家参考的。

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Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（1）目录摘要
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（2）抠图绪论
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（3）抠图综述
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（4）固定阈值抠图
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（5）自适应阈值抠图
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（6）色彩范围抠图
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（7）边缘检测
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（8）图像轮廓
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（9）评价指标
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（10）PyQt5 使用
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（11）算法实验平台
Python 小白的课题报告—OpenCV 抠图项目实战（12）源程序代码

第六章基于 PyQt5 的抠图算法实验平台

6.2.3 抠图算法实验平台的主程序设计

编写一个 Python 应用程序调用PyUIC转换得到的.py文件，就可以实现 Python的 GUI 编程。
Python 应用程序的基本结构为：
（1）程序说明
（2）导入工具包和UI界面
（3）MainWindow 类的初始化
（4）自定义槽函数
（5）main函数

Python 应用程序框架的核心代码如下：

6.3 抠图算法实验平台软件使用说明

抠图算法实验平台使用简明和统一图形界面，使用非常简单。

系统功能：
通过菜单栏或工具栏的选择，可以实现：打开文件、关闭文件、保存文件、参数设置、帮助和关闭等系统功能。
抠图算法的选择和运行：
通过左侧算法选择区域的按钮可以选择不同的算法，对导入的图像进行抠图或图像分割的处理。
如果没有导入图像，将弹出消息框提示：“请读入抠图图像”。
原始图像和抠图/图像分割算法的输出图像，将显示在窗口上方；算法运行中产生的过程图像，将显示在窗口下方的小图区域。
图像的放大浏览
点击小图下方的“浏览”按钮，将在窗口右上方放大显示该图像。
算法参数的设置
（待开发）
如图14 ~图16所示，展示典型的抠图算法运行结果。

图6.15 自然背景抠图算法运行结果

图6.16 自然背景抠图算法运行结果

结束语

本文围绕抠图技术展开学习讨论，将图像分离为前景与背景，分别使用了固定阈值抠图、自适应阈值抠图算法程序与HSV空间色彩区间抠图算法对不同颜色背景的图片进行抠图。并编写了边缘检测、轮廓查找和图像分割的程序，以支撑复杂的抠图方法。最后基于 PyQt5 开发了一个抠图算法实验平台软件。

致谢

本论文的完成是在***老师的指导下完成的，我要向他们的细心指导表示由衷的感谢。在这段时间，我从他们身上不仅学到了许多专业知识，也感受到他们对于工作的敬业与热爱。
感谢同学的帮助，扩充了我的知识面，使我学习了但不局限于抠图的技术与知识，在相互的学习探讨中受益匪浅。

参考文献

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[16] OpenCV User Guide -v4.5.4．https://docs.opencv.org/4.x/
[17] 从零开始PyQt5项目实战．https://blog.csdn.net/youcans/article/details/120640342
[18] 从零开始OpenCV 学习课．https://blog.csdn.net/youcans/article/details/120995650

附录：完整程序代码

小白总是希望博主提供完整程序代码的，相关代码将上传至 GitHub：
https://github.com/youcans/OpenCV-Python.git

【本系列全文完】

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Crated：2022-01-11

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来源：YouCans

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