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...
说白了,我们使用掩膜(mask)位图来选择哪个像素允许拷贝,哪个像素不允许拷贝。如果mask像素的值是非0的,我就拷贝它,也就是保留下,否则不拷贝,不保留。 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...
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...
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。
掩膜操作就是对比度的调整,掩膜操作就是重新计算每个像素的像素值,掩膜(mask也被称为 kernel); 每个像素实现这个公式 I(i,j) = 5*I(i,j) - [I(i,j-1) + I(i,j+1) + I(i-1,j) + I(i+1,j)],所以边上的像素点不能进行掩膜操作; ...
第一步建立与原图一样大小的mask图像,并将所有像素初始化为0,因此全图成了一张全黑色图。 第二步将mask图中的r1区域的所有像素值设置为255,也就是整个r1区域变成了白色。 这样就能得到Mask图像了。 注意这句,哪个图像拷贝到哪个图像? image.copyTo(img2,mask); ...
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...
1 先看一个示例：对图像中的指定区域提取；代码如下：#include <opencv2\opencv.hpp>#include <opencv2\highgui\highgui.hpp>#include <opencv2\features2d\features2d.hpp>#include <opencv2\core\core.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(){ Mat image, mask; Rect r1(172, 60, 74, ...
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: ...
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。