有几种方法可以做到这一点。。。我将从这张图片开始:

使用OpenCV添加空白alpha通道并使用Numpy索引设置内容:import cv2

import numpy as np

img = cv2.imread('paddington.jpg')

# Add alpha layer with OpenCV

bgra = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2BGRA)

# Set alpha layer semi-transparent with Numpy indexing, B=0, G=1, R=2, A=3

bgra[...,3] = 127

# Save result

cv2.imwrite('result.png',bgra)

或者,创建一个实心的alpha层,填充128s,堆栈深度按Numpydstack():

^{pr2}$

或者,创建一个填充了128s的实体alpha层,并使用OpenCVmerge()进行合并:import cv2

import numpy as np

img = cv2.imread('paddington.jpg')

# Create solid alpha layer, same height and width as "img", filled with 128s

alpha = np.full_like(img[...,0], 128)

# Merge new alpha layer onto image with OpenCV "merge()"

bgra = cv2.merge((img,alpha))

# Save result

cv2.imwrite('result.png',bgra)

注意,正如预期的那样,首先描述的OpenCVcvtColor()方法是最快的,大约是10倍,因为它是手工优化的SIMD代码。给定图像的计时如下:cv2.cvtColor()-48微秒

np.dstack()-477微秒

cv2.merge()-489微秒

关键字:Python,图像,图像处理,Numpy,OpenCV,dstack,merge,cvtColor,添加alpha通道,添加透明度,设置透明度,COLOR_BGR2BGRA,简历颜色在

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