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表示第几行,从0开始计行数。 获得当前行指...
掩膜是在图像上定义某些区域的一种方式。你可以选择手动创建掩膜,也可以通过阈值处理等方式来自动生成。下面是手动创建掩膜的范例代码: importnumpyasnp# 创建与原图像相同尺寸的全白掩膜mask=np.ones(image.shape,dtype="uint8")*255# 255表示白色# 你可以根据需要设置特定区域为0(黑色),这将是掩膜中的“隐藏”...
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" ...
(src1, src2, dst=None, mask=None) src1、src2:为输入图像或标量,标量可以为单个数值或一个四元组 dst:可选输出变量,如果需要使用非None则要先定义,且其大小与输入变量相同 mask:图像掩膜,可选参数,为8位单通道的灰度图像,用于指定要更改的输出图像数组的元素,即输出图像像素只有mask对应位置元素不为0的...
dog=cv2.bitwise_and(img,img,mask=mask)#用掩膜与原图像与运算获取roi区域 cv2.imshow('images',img) cv2.imshow('dog',dog) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 直接用rgb空间来获取颜色掩膜非常困难,经过多次尝试也没法获得比较满意的效果,如果转换到hsv空间后效果会好很多,如下: ...
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') ...
但是为什么要变换颜色?这些有什么用处?一个很典型的例子--车道检测。观察下图,不同颜色模式下的车道线。在计算机视觉任务中,我们利用掩膜(masking)进行多色模式转换。如果你想了解更多关于图像处理在车道检测任务中的应用,可参看这篇文章。 (https://towardsdatascience.com/finding-lane-lines-simple-pipeline-for-la...
掩膜的应用 我们用cv.calcHist()来寻找全图的直方图。如果你想找到图像中某些区域的直方图呢?只要在你想找直方图的区域创建一个白色的蒙版图像,其他区域设置为黑色。然后把它作为掩膜传给你。 代码语言:javascript 复制 img=cv.imread('home.jpg',0)# 创建一个掩膜 ...
这里的b就是掩模图像,白色显示的部分就是我们需要截取的图像部分。这里[100:400,200:400],你可以把图像想象成一个坐标系,左上角(100,200),右下角(200,400)。 运行之后,掩模图像b与原图a如下所示: 掩膜图像 原图 通过掩模图像,保留需要的图像 既然我们已经获取了掩模图像,下面我们可以直接通过OpenCV提供的函数...