两种方法，思路一致：

法一：

import cv2

# 修改透明背景为白色
def transparence2white(img):
    sp=img.shape  # 获取图片维度
    width=sp[0]  # 宽度
    height=sp[1]  # 高度
    for yh in range(height):
        for xw in range(width):
            color_d=img[xw,yh]  # 遍历图像每一个点，获取到每个点4通道的颜色数据
            if(color_d[3]==0):  # 最后一个通道为透明度，如果其值为0，即图像是透明
                img[xw,yh]=[255,255,255,255]  # 则将当前点的颜色设置为白色，且图像设置为不透明
    return img

img=cv2.imread('bar.png',-1)  # 读取图片。-1将图片透明度传入，数据由RGB的3通道变成4通道
img=transparence2white(img)  # 将图片传入，改变背景色后，返回
cv2.imwrite('bar.png',img)  # 保存图片，文件名自定义，也可以覆盖原文件

法二：

from PIL import Image
 
def transparence2white(img):
#     img=img.convert('RGBA')  # 此步骤是将图像转为灰度(RGBA表示4x8位像素，带透明度掩模的真彩色；CMYK为4x8位像素，分色等)，可以省略
    sp=img.size
    width=sp[0]
    height=sp[1]
    print(sp)
    for yh in range(height):
        for xw in range(width):
            dot=(xw,yh)
            color_d=img.getpixel(dot)  # 与cv2不同的是，这里需要用getpixel方法来获取维度数据
            if(color_d[3]==0):
                color_d=(255,255,255,255)
                img.putpixel(dot,color_d)  # 赋值的方法是通过putpixel
    return img
 

img=Image.open('bar.png')
img=transparence2white(img)
# img.show()  # 显示图片
img.save('bar3.png')  # 保存图片