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
读取图像 定义要创建的 mask 的大小和形状 使用OpenCV 函数填充 mask 将mask 应用于原始图像 importcv2importnumpyasnp# 步骤1: 读取图像image=cv2.imread('image.jpg')# 步骤2: 定义 maskmask=np.zeros(image.shape[:2],dtype="uint8")# 步骤3: 填充 maskcv2.circle(mask,(x,y),radius,255,-1)# 步...
A[原图像] -->|生成| B[Mask] B --> C[显示Mask] 单元测试 下面是一个简单的单元测试代码块,用于验证 mask 的生成是否成功: deftest_mask_creation():image=cv2.imread('image_path.jpg')gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)_,mask=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)assertmask...
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...
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带入第一个。第二个大小要小于第一个...
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: ...
bitwise_and(image, image, mask=mask) cv2.imshow("Mask Applied to Image", masked) cv2.waitKey(0) 运行得到 得到: 我们“近似”得到了猫的头像。 总结 1. 与或非异或运算与我们的常识类似。 2. 掩膜操作就是两幅图像(numpy数组)的位运算操作。
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...
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...
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...