python opencv mask掩膜 opencv 矩阵掩膜操作 1.掩膜操作 掩膜操作实现图像对比度调整红色是中心像素,从上到下,从左到右对每个像素做同样的处理操作,得到最终结果就是对比度提高之后的输出图像Mat对象 1.1 获取图像像素指针 CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); Mat.ptr(int i=0) 获取像素矩阵的指针,索引i...
掩膜的本质其实就是图像的位运算,我们通过将不位于感兴趣区域内的像素点与0相与,将像素点的值转变为0,用黑色掩盖住原像素点,进而突出我们感兴趣的图像区域。当我们只关注于图像中的一部分内容而不关心其剩余部分时,可以采用掩膜的方式将那不重要的部分图像盖住。 因此,掩膜常常应用于简单的背景替换。【学会了掩膜,...
在小强学Python+OpenCV之-1.4.2裁剪一节,我们使用的是numpy数组切片功能实现图片区域的裁剪。 那么,如果我们想要裁剪图像中任意形状的区域时,应该怎么办呢? 答案是,使用掩膜(masking)。 但是这一节我们先看一下掩膜的基础。图像的位运算。 代码 编写python脚本masking.py如下: # 导入库 import numpy as np import...
opencv-python掩膜操作 时我们需要给一张图片添加logo,例如下图这样 掩膜操作思路它的思想是: 1.1 先将彩色图像转换为灰度图,然后利于阈值将图像二值化,变成非黑即白的形式,这样logo的蒙版就做好来了(学过PS的人应该很容易理解); 1.2 蒙版中黑色的区域表示删除掉该区域像素,白色表示保留该区域像素。黑色是0,白...
1、OpenCV中的mask掩膜原理 OpenCV中的mask掩膜原理: 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。 当mask掩膜中的值不为0,则将源图像拷贝到目标图像,当mask中的值为0,则不进行拷贝,目标图像保持不变。 以dst=cv2.bitwise_and(src1, src2, mask) 为例,先进行src1和src2的 "与" ...
4、 有灰度图就行了,通过阀值把灰度图把像素推向两个极端,不就有这两个掩膜了吗,那灰度图又是怎么来的呢? 5、 把logo原图灰度化,用cvtColor函数,到此,应该有“终于明白了”的感觉了吧。 代码奉上: import cv2 import numpy as np img1 = cv2.imread('jiemi.jpg') ...
Python版OpenCv图像掩膜增加对比度 1#图像的掩膜处理提高对比度2importcv23importnumpy as np45img = cv2.imread("C:\\Users\\computer\\Desktop\\1.jpg",0)67#kernel = [[0]*3]*38#获得图像的大小矩阵9rows,cols =img.shape10#重新生成一个全黑色的图像11newimg = np.zeros(img.shape,dtype =np....
cv2.bitwise_xor()分别执行按位与/或/非/异或运算。掩膜就是用来对图片进行全局或局部的遮挡。 文章转载自: EX2TRON'S BLOG http://ex2tron.wang/opencv-python-image-blending/ 如果你也有想分享的干货,可以登录天池实验室(notebook),包括赛题的理解、数据分析及可视化、算法模型的分析以及一些核心的思路等内容...
前景图和背景图是两张完全互补的图片,将他们加起来就得到了添加logo的图片。 关于更多cv2.bitwise_and,cv2.bitwise_or,cv2.multiply的操作可以参考博客 本文原载于我的CSDN 参考: OpenCV-Python——第7章:图像的基本运算 python openCV掩膜的通俗理解
pip install opencv-python==3.4.2pip install opencv-contrib-python==3.3.1 安装完成后,可以通过下方两条命令测试其是否正常工作。如果没有任何报错,那么就可以开始使用了! 代码语言:javascript 复制 importcv2 cv2.__version__ 我们使用用OpenCV做的第一步就是导入一个图像,如下方所示。