c=cv2.bitwise_and(a,b) 最后我们输出三个图像进行对比: cv2.imshow("x1",a) cv2.imshow("x2",b) cv2.imshow("x3",c) cv2.waitKey() 从左至右为 原图 掩模图 运算结果图 利用一些运算函数中的mask参数 cv2的方法中有一些是有可选的mask参数的,我们可以直接把掩码图片填入mask参数里;在使用完这个方...
Thebitwise_andreturns1at every pixel whereimageStarsis1ANDmaskis1;否则,它返回0。 现在让我们得到imageBarsCropped。首先,让我们反转掩码: maskReversed = cv2.bitwise_not(mask) bitwise_notturns1’s into0’s and0’s into1’s.它“翻转位”。maskReversed看起来像: 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 ...
在黑色部分原图会被置为黑色 img_and = cv2.bitwise_and(img1, img1, mask=mask_not) # 准备图像标题和要显示的图像集合 titles = ["IMG1", "MASK", "MASK_NOT", "IMG_AND"] # 图像的标题 IMGES = [img1, mask, mask_not, img_and] # 将要展示的图像列表 # 使用matplotlib显示图像 for i ...
方法/步骤 1 opencv学习中有时要完成两幅图片叠加，并且背景透明。，opencv提供了按位与或非的功能再结合MASK的使用。让叠加和ROI变得简单主要函数：cv.bitwise_and(roi, roi, mask=mask)cv.bitwise_and(pic,pic, mask=notmask)下图为生成结果 2 首先分别读入 两幅要叠加的图 把pic带入第一个。第二个大小要...
然后使用OpenCV的bitwise_or操作将水平和垂直两个蒙版合并到一张表中。要检索原始的前后前景,可通过从255中减去cv2.bitwise_or来反转图像。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Bitwise-and masks togetherresult = 255— cv2.bitwise_or(vertical_mask, horizontal_mask) 如果桌子被文本包围而不...
layer = cv2.bitwise_and(inpaint_img, inpaint_img, mask = mask) layers.append(conv_cv_alpha(layer, mask))# adding last layermask = np.zeros(depth_map.shape, np.uint8)mask[:,:] = 255ret, prev_mask = cv2.threshold(depth_map, prev_thres, 255, cv2.THRESH_BINARY) ...
#mask = cv2.bitwise_and(mask1,mask2) 侵蚀和膨胀:侵蚀和膨胀填充阈值图像中的黑色和白色斑点。这样可使图像更清晰,平滑并突出主要对象。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 MASK = cv2.erode(MASK1, None, iterations=2) MASK = cv2.dilate(MASK1, None, iterations =2) 步骤5:在图像...
18Mat mask(img.rows,img.cols,CV_8UC1,Scalar(0,0,0));19circle(mask,Point(mask.rows/2,mask.cols/2),150,CV_RGB(255,255,255),-1);2021Mat r;22constuchar white=255;2324bitwise_and(img,mask,r);25for(inti=0;i<r.rows;i++)26for(intj=0;j<r.cols;j++)27{28if(!mask.at<uchar>...
mask = hueMask & satMask roi = cv2.bitwise_and( img, img, mask= mask) cv2.imshow("img",img) cv2.imshow("ROI",roi) cv2.waitKey() cv2.destroyALLWindows() 声明:部分内容来源于网络,仅供读者学习、交流之目的。文章版权归原作者所有。如有不妥,请联系删除。
Mask 接下来,运行最后的代码以显示由Mask作为边界的图像。所使用的代码和程序运行结果在下面给出: res= cv.bitwise_and(img,img, mask= mask) 从颜色分割中提取图像 那么通过上面的方式,我们就实现了基于颜色的图像分割,感兴趣的小伙伴们可以通过上面的代码和步骤进行尝试,看看能...