在进行图像处理的时候，有时需要将图像中的物体抠图出来，传统的做法可以使用PS、Excel等方法做 。今天我们使用opencv代码的方式实现图像抠图 。
用到的函数主要有：cv.inRange(src, lowerb, upperb)，cv.bitwise_not()，cv.bitwise_and() 。
- cv.inRange(src, lowerb, upperb)：函数的功能是根据像素的范围进行过滤，把符合像素范围的保留，赋值0，黑色；不符合的赋值255，白色 。
src：需要处理的图像
lowerb：最小像数值
upperb：最大像素值
以下图为例，抠出图片中的狗狗 。
话不多说，直接上代码：
先附上HSV颜色表：
# -*-coding:utf-8-*-"""File Name: color_space_conversion.pyProgram IDE: PyCharmCreate File By Author: Hong"""import cv2 as cvimport numpy as npdef image_matting(image_path: str):img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR)cv.imshow('input', img)hsv = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2HSV)cv.imshow('hsv', hsv)# 根据像素的范围进行过滤，把符合像素范围的保留，不符合的赋值0或者255# 根据hsv颜色表找出最大值和最小值mask = cv.inRange(hsv, (35, 43, 46), (77, 255, 255))cv.imshow('cc', mask)mask = cv.bitwise_not(mask)# 只在mask区域做与运算result = cv.bitwise_and(img, img, mask=mask)cv.imshow('mask', mask)cv.imshow('result', result)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__':path = 'images/dog.jpg'image_matting(path)效果展示：成功地将这只狗狗抠出来了 。
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