该函数来完成二值化,实现mask提取 提取完成之后,通过了一个形态学操作来实现简单的膨胀操作,这样确保每个字像素范围足够大,不会丢失。最终自适应的mask: 然后与原图实现与操作,得到真实文字区域,使用mask区域取反得到mask1,然后对mask与输入的灰度图像完成bitwise_and操作,得到的结果与mask1相加即可得到最终的效果,图示如下: 不会像二
0 : value */ CV_THRESH_MASK CV_THRESH_OTSU =8 /* use Otsu algorithm to choose the optimal threshold value; combine the flag with one of the above CV_THRESH_* values */ }; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 注释已经写的很清楚了,因此不再用中文来表达了。 二. 示例程序...
解释:先选定一个阈值,然后对图像做如下处理:1 像素点的灰度值大于该阈值的不进行任何改变;2 像素点的灰度值小于该阈值的,其灰度值全部变为0。 反阈值化为0:THRESH_TOZERO_INV =4 解释:原理类似于0阈值,但是在对图像做处理的时候相反,即:像素点的灰度值小于该阈值的不进行任何改变,而大于该阈值的部分,其灰度...
按位取反运算 按位或异运算 加密解密 合并图像 加权和 覆盖 掩膜 能够覆盖原始图像、仅暴露原始图像“感兴趣区域”(ROI)的模板图像就被称为掩膜。 import cv2 import numpy as np mask = np.zeros((150,150,3),np.uint8) mask[50:100,20:80,:] = 255 cv2.imshow("mask1",mask) mask[:,:,:] =...
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...
我们现在着重查看mask参数,mask参数赋值为提取到的flag目标区域的图片,表示遮罩。将会在之前传入的img中剔除不要的区域,只保留白色的区域,传入的类型是8位单通道的灰度图像。这时我们就可以将flag值赋值给mask,bitwise_and将会从img图片中做逻辑运算去除我们不需要的黑色区域的图片内容,这时将会得到一个颜色比较正常的...
1,我们先定义一个腌膜Mask,然后将logo图像转为灰度图像存入到Mask中: Mat mask;//定义腌膜cvtColor(logoImage,mask,COLOR_BGR2GRAY);//将logo转成灰度图 处理后得到如下灰度图: 2,对腌膜Mask这个图像矩阵进行取反操作: bitwise_not(mask,mask);//对mask图像取反,白色(255)变成黑色(0) ...
cv2.bitwise_not(img,mask=None) #将图像里的像素值按位取反 逻辑与的语法如下。 cv2.bitwise_and (img1,img2,mask=None) #将图像里的像素值按位与 逻辑或的语法如下。 cv2.bitwise_or(img1,img2,mask=None) #将图像里的像素值按位或 逻辑异或的语法如下。
mask=m) 31 cv2.imshow("tmp",tmp) 32 error: OpenCV(4.5.3) /private/var/folders/24/8k48jl6d249_n_qfxwsl6xvm0000gn/T/pip-req-build-ucsrqn3m/opencv/modules/core/src/arithm.cpp:230: error: (-215:Assertion failed) (mtype == CV_8U || mtype == CV_8S) && _mask....
mask_inv = cv2.bitwise_not(mask)#获取把logo的区域取反 按位运算 img1_bg = cv2.bitwise_and(roi,roi,mask = mask)#在img1上面,将logo区域和mask取与使值为0 #取 roi 中与 mask_inv 中不为零的值对应的像素的值,其他值为 0 。 #把logo放到图片当中 ...