【图像处理基石】基于 Python 的图像行人删除技术：实现街景无干扰化处理
一、为什么选“行人删除”？—— 场景刚需与技术新鲜感
相比传统风格迁移，行人删除是更贴近实际需求的“图像编辑自动化”技术：街景拍摄时的路人干扰、景区宣传图的游客遮挡、隐私场景下的身份保护，都需要快速去除图像中的行人。传统PS手动修图耗时且依赖技巧，而用Python实现自动化行人删除，既能体现技术实用性，又能覆盖“目标检测+图像修复”的组合逻辑，适合作为科技博客主题（读者能直接落地用在自己的照片处理中）。
二、核心技术逻辑：两步实现行人“消失术”
整个流程本质是“先找到行人，再用周围像素‘补全’行人位置”，核心分3步，逻辑清晰无门槛：
- 行人检测定位：用YOLOv5（轻量级预训练模型）快速识别图像中的行人，输出行人的边界框坐标（不用自己训练模型，直接调用现成权重）；
- 生成行人掩码：根据边界框，创建一张“黑白掩码图”——行人区域标为白色（255），背景标为黑色（0），相当于告诉程序“要删这里”；
- 智能图像修复：用OpenCV的
inpaint函数，基于掩码区域周围的纹理、色彩特征，自动填充行人位置，让修复后的区域和背景无缝融合（支持两种经典算法，按需选择）。