mask(r1).setTo(255); //r1是设置好的感兴趣区域 1. 2. 解释一下上面两句的操作。 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...
第四步:显示和保存结果 最后一步是显示并保存抠图的结果。 # 显示结果plt.figure(figsize=(12,6))plt.subplot(1,3,1)plt.imshow(image)plt.title("Original Image")plt.axis('off')plt.subplot(1,3,2)plt.imshow(mask,cmap='gray')plt.title("Mask")plt.axis('off')plt.subplot(1,3,3)plt.imshow...
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) img2=cv2.imread(masktu) alpha= 0.5meta= 1 -al...
image.copyTo(img2,mask); 下面两句代码所做的事情跟上面的差不多,首先将原始图image拷贝一份给img3,然后img3将mask白色区域设置为0(黑色),好比如果mask中像素非0的,我就把我图像对应的那个点的像素值设置为0,否则啥也不做。伪代码是if mask(i,j)>0 then img3(i,j)=0。 image.copyTo(img3); img3....
就像把白色区域的图像抠出来一样,”抠图“就是腌膜Mask最常干的事。 废话少说,咱们开始咱们的小实践吧。 一:普通加水印:图像加和 先看一下今天要处理的水印图,一张白底红字的logo图: 然后再看一下我们的底图: 我们要吧logo,也就是水印加到左上角去,首先我们想到的就是在左上角掏个和logo图片一样大小的...
cv2.imshow('mask',mask) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 观察图像原图,会发现主体部分的像素值均为255以下(全黑为0,全白为255),为抠出图像主体部分我们可以把阈值设置为240,这样主体部分像素都被设置为0,即黑色。 3)cv2.bitwise_not 像素值取反函数 ...
第一步:在原图上面画线,得到 mask 图 原图 画线图 mask 图 第二步:调用已经下载好的抠图算法,原图+mask图 融合出 融合图 第三步:用原图+融合图+背景图(以蓝色背景为例) 做融合 结果图 好了 更换背景成功,是不是觉得很神奇。 那下面我们来详细的讲解一下以上三步在iOS中是怎么实现的(大家如果有更好的...
如圆或不规则多边形。通过关键点确定非规则形状，然后在黑色Mask上绘制该形状，最后将水印图片复制到目标图片的ROI区域中，并应用腌膜操作。通过上述步骤，我们可以实现图像腌膜的各种常规操作，如水印添加、图像抠图等。在实际编程中，可以利用OpenCV库提供的函数接口进行操作，如阈值化、取反、复制到等。
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...
①提取感兴趣区,抠图。 ②屏蔽作用,保护局部图片不参与运算。 ③结构特征提取,用相似性变量或图像匹配方法检测和提取图像中与掩模相似的结构特征。 ④特殊形状图像的制作。 掩膜抠图 #include"opencv2/opencv.hpp"#include<iostream>#include<math.h>usingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){Mat image,mask;Re...