按位运算抠图的方法（opencv-python）

1、粗暴的裁剪，并不能去掉第二幅图的背景：

import cv2

a = cv2.imread('a.png')

b = cv2.imread('d.png')

r,c,ch = b.shape

a[0:r,0:c] = b

2、第二幅图片比第一幅图片小，我先从第一幅图的左上角裁出一部分，使之与第二幅图大小一样：

rh = a[0:r,0:c]

3、把第二幅图变成灰度图：

g = cv2.cvtColor(b,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

4、然后把灰度图二值化：

ret, mask = cv2.threshold(g, 220, 255, cv2.THRESH_BINARY)

其中，220到255表示二值处理的阈值，这个数值需要自己尝试，目的是尽量把背景和前景完整的分离开来。

比如：

ret, mask = cv2.threshold(g, 190, 255, cv2.THRESH_BINARY)

分离效果不好。

5、从rh里面抠出一个LOGO的轮廓：

x = cv2.bitwise_and(rh,rh,mask = mask)

6、从第二幅图里面抠出LOGO标志：

y = cv2.bitwise_and(b,b,mask = cv2.bitwise_not(mask))

扣得不太完整。

7、x+y

8、这样就算成功了：

a[0:r,0:c] = x+y