实现方法是像素检测到绿色，就替换成背景色。
这种方法实现的效果不好，人的边缘部分还有绿色，头发也少了一些！
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目前实现效果如下图：
实现方法是像素检测到绿色，就替换成背景色。
这种方法实现的效果不好，人的边缘部分还有绿色，头发也少了一些！
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焦急等待！O(∩_∩)O~~
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沿边缘柔化。
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感谢您的回答，我翻阅了许久，还是没找到柔化的字眼! ps柔化就很多。
您知道opencv那一部分有柔化的功能吗？
感谢！
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Smooth
各种方法的图像平滑
void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,
int smoothtype=CV_GAUSSIAN,
int param1=3, int param2=0, double param3=0, double param4=0 );
src
输入图像.
dst
输出图像.
smoothtype
平滑方法:
CV_BLUR_NO_SCALE (简单不带尺度变换的模糊) - 对每个象素的 param1×param2 领域求和。如果邻域大小是变化的，可以事先利用函数 cvIntegral 计算积分图像。
CV_BLUR (simple blur) - 对每个象素param1×param2邻域 求和并做尺度变换 1/(param1?param2).
CV_GAUSSIAN (gaussian blur) - 对图像进行核大小为 param1×param2 的高斯卷积
CV_MEDIAN (median blur) - 对图像进行核大小为param1×param1 的中值滤波 (i.e. 邻域是方的).
CV_BILATERAL (双向滤波) - 应用双向 3x3 滤波，彩色 sigma=param1，空间 sigma=param2. 关于双向滤波，可参考 http://www.dai.ed.ac.uk/CVonline/LOCAL_COPIES/MANDUCHI1/Bilateral_Filtering.html
param1
平滑操作的第一个参数.
param2
平滑操作的第二个参数. 对于简单/非尺度变换的高斯模糊的情况，如果param2的值 为零，则表示其被设定为param1。
param3
对应高斯参数的 Gaussian sigma (标准差). 如果为零，则标准差由下面的核尺寸计算：
sigma = (n/2 - 1)*0.3 + 0.8, 其中 n=param1 对应水平核,
n=param2 对应垂直核.
对小的卷积核 (3×3 to 7×7) 使用如上公式所示的标准 sigma 速度会快。如果 param3 不为零，而 param1 和 param2 为零，则核大小有 sigma 计算 (以保证足够精确的操作).
函数 cvSmooth 可使用上面任何一种方法平滑图像。每一种方法都有自己的特点以及局限。
没有缩放的图像平滑仅支持单通道图像，并且支持8位到16位的转换(与cvSobel和cvaplace相似)和32位浮点数到32位浮点数的变换格式。
简单模糊和高斯模糊支持 1- 或 3-通道, 8-比特 和 32-比特 浮点图像。这两种方法可以（in-place）方式处理图像。
中值和双向滤波工作于 1- 或 3-通道， 8-位图像，但是不能以 in-place 方式处理图像.
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您这是整张图片都模糊化了，效果还是不太好！
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仿照Smooth的内部实现的源代码，对结果图像沿轮廓边缘逐像素比如使用3x3核卷积模糊化。
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我也想到用smooth的内部源代码来实现，还没找到smooth的源代码，源代码好像不是对外开放的！
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感谢了，我愚钝了！
刚下载了源码，我好好研究研究源码！
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LZ你能发源码吗
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