1，需求

為了便於專案前端展示使用者頭像，需要將頭像處理為圓形，非圓形區域設定為透明。其實，前端可以在顯示的時候處理，但是前端採用WebGL，暫時搞不定，所以由後端進行影象的一次性加工。
於是，我們嘗試用Linux工具Convert來完成，但是，百思無解，後續決定採用Python+OpenCV。

2，實現

優秀的程式碼不需要解釋，直接看程式碼吧，O(∩_∩)O。

#coding:utf8

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
import glob as gb

# 影象處理，獲取圖片最大內接圓，其他區域置為透明
 

def img_deal(input_img):
    # cv2.IMREAD_COLOR，讀取BGR通道數值，即彩色通道，該引數為函式預設值
    # cv2.IMREAD_UNCHANGED，讀取透明（alpha）通道數值
    # cv2.IMREAD_ANYDEPTH，讀取灰色圖，返回矩陣是兩維的
    img = cv2.imread(input_img, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    rows, cols, channel = img.shape

    # 建立一張4通道的新圖片，包含透明通道，初始化是透明的
    img_new = np.zeros((rows,cols,4
 
),np.uint8)
    img_new[:,:,0:3] = img[:,:,0:3]

    # 建立一張單通道的圖片，設定最大內接圓為不透明，注意圓心的座標設定，cols是x座標，rows是y座標
    img_circle = np.zeros((rows,cols,1),np.uint8)
    img_circle[:,:,:] = 0  # 設定為全透明
    img_circle = cv2.circle(img_circle,(cols/2,rows/2),min(rows, cols)/2,(255),-1) # 設定最大內接圓為不透明

    # 圖片融合
    img_new[:,:,3
 
] = img_circle[:,:,0]

    # 儲存圖片
    cv2.imwrite(input_img+".png", img_new)
    # cv2.imencode('.jpg', img)[1].tofile('./9.jpg')  # 儲存到另外的位置

    # 顯示圖片，呼叫opencv展示
    # cv2.imshow("img_new", img_new)
    # cv2.waitKey(0)
    # cv2.destroyAllWindows()

    # 顯示圖片，呼叫matplotlib.pyplot展示
    plt.subplot(121), plt.imshow(img_convert(img), cmap='gray'), plt.title('IMG')
    plt.subplot(122), plt.imshow(img_convert(img_new), cmap='gray'), plt.title('IMG_NEW')
    plt.show()

# cv2與matplotlib的影象轉換，cv2是bgr格式，matplotlib是rgb格式
def img_convert(cv2_img):
    # 灰度圖片直接返回
    if len(cv2_img.shape) == 2:
        return cv2_img
    # 3通道的BGR圖片
    elif len(cv2_img.shape) == 3 and cv2_img.shape[2] == 3:
        b, g, r = cv2.split(cv2_img)
        return cv2.merge((r, g, b))
    # 4通道的BGR圖片
    elif len(cv2_img.shape) == 3 and cv2_img.shape[2] == 4:
        b, g, r, a = cv2.split(cv2_img)
        return cv2.merge((r, g, b, a))
    # 未知圖片格式
    else:
        return cv2_img

# 主函式
if __name__ == "__main__":
    img_path = gb.glob("img/*")
    for path in img_path:
        print path
        img_deal(path)

3，效果

4，參考資料

幫助文件

• OpenCV的成套資料比較少，遇到問題還需要檢視幫助文件

>>> from matplotlib import pyplot
Backend TkAgg is interactive backend. Turning interactive mode on.
>>> help(pyplot.imshow)
Help on function imshow in module matplotlib.pyplot:

imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=None, filternorm=1, filterrad=4.0, imlim=None, resample=None, url=None, hold=None, **kwargs)
    call signature::

      imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None,
             alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None,
             **kwargs)

    Display the image in *X* to current axes.  *X* may be a float
    array, a uint8 array or a PIL image. If *X* is an array, *X*
    can have the following shapes:

    * MxN -- luminance (grayscale, float array only)
    * MxNx3 -- RGB (float or uint8 array)
    * MxNx4 -- RGBA (float or uint8 array)

    The value for each component of MxNx3 and MxNx4 float arrays should be
    in the range 0.0 to 1.0; MxN float arrays may be normalised.

    An :class:`matplotlib.image.AxesImage` instance is returned.
    ...

參考網頁