Удалить фон изображения с помощью OpenCV

Question

Код отлично работает для изображений с высоким разрешением. Но иногда, когда разрешение изображения недостаточно хорошее или цвет фона совпадает с цветом изображения, он может полностью удалить фон. Иногда оставляет белые пятна на удаленных изображениях bg. Ниже приведены примеры. Слева исходные изображения, справа изображения с удаленными фоновыми изображениями.

Входное изображение

Вывод изображения из приведенного ниже кода

Требуемый выход

Справа находится вход images и справа - выходные изображения кода, который может полностью удалить фон.

Ниже приведен код, описывающий процесс, используемый для удаления фона изображения с помощью OpenCV. Любая помощь приветствуется.

def remove_background(img):
    #== Parameters =======================================================================
    BLUR = 5
    CANNY_THRESH_1 = 10
    CANNY_THRESH_2 = 100
    MASK_DILATE_ITER = 20
    MASK_ERODE_ITER = 20
    MASK_COLOR = (0.0,0.0,0.0) # In BGR format

    #== Processing =======================================================================

    #-- Read image -----------------------------------------------------------------------
    img = cv2.imread(img)
    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    #-- Edge detection -------------------------------------------------------------------
    edges = cv2.Canny(gray, CANNY_THRESH_1, CANNY_THRESH_2)
    edges = cv2.dilate(edges, None)
    edges = cv2.erode(edges, None)

    #-- Find contours in edges, sort by area ---------------------------------------------
    contour_info = []
    contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

    for c in contours:
        contour_info.append((
            c,
            cv2.isContourConvex(c),
            cv2.contourArea(c),
        ))
    contour_info = sorted(contour_info, key=lambda c: c[2], reverse=True)


    #-- Create empty mask, draw filled polygon on it corresponding to largest contour ----
    # Mask is black, polygon is white
    mask = np.zeros(edges.shape)
    for c in contour_info:
        cv2.fillConvexPoly(mask, c[0], (255))
    # cv2.fillConvexPoly(mask, max_contour[0], (255))

    #-- Smooth mask, then blur it --------------------------------------------------------
    mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=MASK_DILATE_ITER)
    mask = cv2.erode(mask, None, iterations=MASK_ERODE_ITER)
    mask = cv2.GaussianBlur(mask, (BLUR, BLUR), 0)
    mask_stack = np.dstack([mask]*3)    # Create 3-channel alpha mask

    #-- Blend masked img into MASK_COLOR background --------------------------------------
    mask_stack  = mask_stack.astype('float32') / 255.0          # Use float matrices, 
    img         = img.astype('float32') / 255.0                 #  for easy blending

    masked = (mask_stack * img) + ((1 - mask_stack) * MASK_COLOR) # Blend
    masked = (masked * 255).astype('uint8')                     # Convert back to 8-bit 
    cv2.imwrite('img.png', masked)