importcv2# 导入OpenCV库importnumpyasnp# 导入NumPy库# 读取图片image=cv2.imread('image.jpg')# 替换为你的图片路径# 读取掩码mask1=cv2.imread('mask1.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 读取掩码1mask2=cv2.imread('mask2.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 读取掩码2# 检查尺寸是否相同ifmask1.shape!=mask2.sh...
importcv2importnumpyasnp# 全局变量drawing=False# 是否在绘制ix,iy=-1,-1# 画笔起始坐标mask=None# 掩模# 鼠标回调函数defdraw_circle(event,x,y,flags,param):globalix,iy,drawing,maskifevent==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:# 按下左键drawing=Trueix,iy=x,yelifevent==cv2.EVENT_MOUSEMOVE:# 移动鼠标ifdrawi...
在OpenCV中,mask是一个二值图像,其中白色像素表示我们想要保留的区域,黑色像素表示我们想要屏蔽的区域。我们可以使用任何方法来创建mask,例如使用阈值或边缘检测。在这里,我们将使用阈值来创建一个简单的mask: mask = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] 现在,我们可以将mask应用于原始图像。在O...
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-python用原图和mask实现抠图 1、先上图 原图:test1.png mask图:test-mask.png 结果图:mask.png 2、代码部分 importcv2fromPILimportImageimportnumpy as np yuantu="test1.png"masktu="test1-mask.png"#使用opencv叠加图片img1 =cv2.imread(yuantu)...
opencv-python用原图和mask实现抠图 1、先上图 原图:test1.png mask图:test-mask.png 结果图:mask.png 2、代码部分 importcv2fromPILimportImageimportnumpy as np yuantu="test1.png"masktu="test1-mask.png"#使用opencv叠加图片img1 =cv2.imread(yuantu)...
pythcarm + python3 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...
OpenCV逻辑运算接口mask参数解释：mask是一个可选的操作掩码，它是8位单通道数组，用于指定输出数组中需要改变的元素。mask被称为掩码/掩模，在处理图片时需要创建一张与原图一致的黑白图，以便对图像感兴趣的区域进行处理。在执行了src1和src2的逻辑运算后，再与mask进行与运算。如果结果是True，则取原图...
OpenCV 逻辑运算接口 mask 参数解释: @param mask optional operation mask, 8-bit single channel array, that . specifies elements of the output array to be changed. 但看了解释并不知道mask是干嘛的 mask称掩码/掩模,处理图片时需创建一张与原图一致的黑白图,对图像感兴趣区域进行处理。 使用 src1 和 sr...
result[mask] = image[mask] # 将掩码区域复制到结果图像中 在这个例子中,我们简单地使用掩码图像来提取前景对象。掩码图像是一个二值图像,其中前景对象的区域为白色(True),背景区域为黑色(False)。通过将掩码应用于原始图像,我们可以将前景对象从背景中分离出来。最后,我们将结果保存到磁盘上: cv2.imwrite('output...