在核心方法还是使用OpenCV的matchTemplate函数,只是这次我们要指定mask(掩码),匹配时对于掩码中的非0像素匹配算法起作用,掩码中的灰度值为0像素位置,匹配算法不起作用。 【1】通过模板图像获得掩码图像。 这里获取掩码的方法不唯一,可以通过预先加载获得,可以通过二值化,图像分割等手段获得,最终的掩码图像需要与模板图像大小一致,同
在所有图像基本运算的操作函数中,凡是带有掩膜(mask)的处理函数,其掩膜都参与运算(输入图像运算完之后再与掩膜图像或矩阵运算)。 1#include <opencv2/opencv.hpp>2#include <iostream>3#include <math.h>45usingnamespacestd;6usingnamespacecv;789intmain()10{11Mat src, dst;12src = imread("D:\\360MoveD...
opencv中以Mat对象表示图像的数据结构 ---lpllmage是从2001年opencv发布之后就一直存在,是c语言表示的数据结构,需要开发者自己分配和管理内存,对大型程序使用它容易导致内存泄漏问题。 ---Mat对象是opencv2.0之后引进的图像数据结构,自动分配内存,不存在内存泄漏问题,是面向对象的数据结构,分为两部分:头部和数据部分。
掩膜操作可实现图像对比度调整 矩阵的掩膜操作是根据掩膜来重新计算每个像素的像素值,掩膜(mask 也被称为 Kernel) 例如: 红色是中心像素,从上到下,从左到右对每个像素都做同样的处理操作,得到最终结果就是对比度提高之后的输出图像 I(i,j) = 5 * I(i,j) - [I(i-1,j) + I(i+1,j) + I(i,j-1...
Mask-RCNN可以看成是在Faster-RCNN的基础上多出一个分支实现的实例分割网络二值化mask层输出,而且这个分支mask分割网络是全卷积网络,结构显示如下: 在分离出mask全卷积分支网络的时候有两种分支网络卷积架构可以使用,显示如下: 头部分别是ResNet C4与FPN作为基础网络部分。
经过分析发现:效果不好的原因是像素叠加的时候没有考虑左右两侧图像的位置信息,直接通过手动指定了融合区域跟阈值,而不是根据图像实际位置由图像生成mask层,根据mask层动态生成融合图像重叠区域的阈值,如此可以解决融合不够自然或者看上去拼接效果不好。最终改进之后的两张图像拼接效果如下: ...
OpenCV中很多函数都带有一个mask参数,mask被称为掩模。图像掩模一般用来对处理的图像(全部或者局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程。 二、掩模原理 掩模一般是小于等于源图像的单通道矩阵,掩模中的值分为两种0和非0。以Mat::copyTo为例,当mask的值不为0,则将源图像拷贝到目标图像,当mask为0,则不进行...
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;在使用完这个方法以后,会自动根据掩模图像来得到结果图像。 注意:这里的掩模图像比上一种方法中的限制更少,这里的掩模图像只需要把想要保留原图像的范围设为任意不为 0 的数即可,不必要求设为 255;其他...
本文为大家介绍了 OpenCV 矩阵的官方教程。 矩阵的掩膜操作(mask)并不难。主要思路为:根据掩膜矩阵(也称为内核kernel)重新计算图像中每个像素的值。利用掩膜矩阵调整相邻像素对当前像素值的影响。从数学的角度来看,即是利用特定的权重值,对像素做一个加权平均。
矩阵的mask运算相当简单,就是通过一个mask矩阵(也称为核kernel)在图像中移动,并重新计算图像中的每个像素值。Mask矩阵决定着当前计算的像素点周围像素对其值的影响程度。从数学的角度来看,新的像素值是指定的数值进行了加权平均。通常所说的图像滤波、卷积、相关等运算都用到了该计算方法。下面是示例。