一、前言

  这是前几天购买的可视化掏耳勺，我喜欢使用它拍摄微小区域内的景物，虽然它不是很清晰，但对于普通的记录视频还是够用了。现在它给出的图像实在了黑色背景内的圆形区域图片。下面介绍 一下通过 Python 中的  Image 软件包，将圆形图像扩展到整个图片的方法。

二、扩展算法

  这是一张拍摄的图片。它四周都是黑色背景。下面需要在此基础上，确定景物圆圈的中心 以及对应的四周边界。

  首先，读取每一张图片，将图片转换成 numpy 中的 array。然后便可以获得图片的大小。讲这些参数存储起来用于后面的搜索。

  下面，对于图像中心若干行 与列的亮度进行统计，从而确定出圆环的最外边的四个定点。

  在程序中，首先确定四个矩阵的宽度，是图像高度的十分之一，然后，获得图片的灰度图，这是针对 RGB三个通道的平均。接下来，分别获得横向和纵向的投影平均值，计算平均值与第一个数据之间的误差，获得误差大于1 的像素，分别求出左右起始位置。进而确定了原型图像的圆心和半径信息。至此，变为后面图片处理打下了基础。

  对于这张图片，显示了水平和垂直两个方面的像素平均值的曲线。可以看到图像亮度值超过边界点的位置便是圆圈的边界。

▲ 图1.2.1 对于水平和垂直图片的投影数据

  根据圆环的位置，在圆内找到一个和图片相似的举行，将它们剪切下来，并扩展到整个图像大小，这样就形成了一个虚的背景图片。下面，在这个背景图片中绘制一个黑色的圆洞，用于粘贴原来图片中心中的图片。后来发现，绘制黑色圆盘的可成是不需要的。

  最后，为了将原始图像中心圆环图片绘制到虚拟背景中，需要生成一个车 mask 图片，它和 paste 函数配合，用于标明将哪一部分图片粘贴到背景图像中。mask 图片是一个黑白图像，白色部分用于表明粘贴的部分。最终便可以形成这样扩展处理后的视频了。

※ 总  结 ※

  本文介绍了如何将可是掏耳勺的原型图片，扩展出他的虚拟背景的方法。通过这种方式，便可以形成整幅图像的形式了。

的