Thebitwise_andreturns1at every pixel whereimageStarsis1ANDmaskis1;否则,它返回0。 现在让我们得到imageBarsCropped。首先,让我们反转掩码: maskReversed = cv2.bitwise_not(mask) bitwise_notturns1’s into0’s and0’s into1’s.它“翻转位”。maskReversed看起来像: 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 ...
import cv2 def main(): imgSrc = cv2.imread(r'F:\pic\imgs.JPG') # 下面2行代码构造输出OpenCV图标的掩膜,255确保所有位都是1 imgMask = np.zeros(imgSrc.shape,dtype=np.uint8) imgMask[20:190,580:715] = 255 resultImg1 = cv2.bitwise_and(imgSrc, imgMask) resultImg2 = cv2.bitwise_and...
cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义皮肤颜色范围 lower_skin = np.array([0, 20, 70], dtype=np.uint8) upper_skin = np.array([20, 255, 255], dtype=np.uint8) # 创建掩膜 mask = cv2.inRange(hsv, lower_skin, upper_skin) # 进行皮肤分割 result = cv2.bitwise_and(...
(1)Cv2.bitwise_not(图片文件),将图片里像素值按位反向。 (2)Cv2.bitwise_and (目标文件,源文件,mask),将图片里的像素值按位与 (3)Cv2.add(目标文件,源文件),将图片里的像素值按位加 (4)Cv2.bitwise_xor (目标文件,源文件,mask),将图片里的像素值按位异或 2、函数参数含义(举例一个,其余类似): CV...
与运算:cv2.bitwise_and(src1, src2[, dst[, mask]]); 或运算:cv2.bitwise_or(src1, src2[, dst[, mask]]); 非运算:cv2.bitwise_not(src1, src2[, dst[, mask]]); 异或运算:cv2.bitwise_xor(src1, src2[, dst[, mask]]);
该值是默认值 a = cv2.imread("flower.jpg") b = a c = cv2.add(a,b) cv2.imshow("a",a) cv2.imshow("c",c) # print("a",a,'\n',"c",c) bitwise_and = cv2.bitwise_and(a,b) cv2.imshow("bitwise_and",bitwise_and) print("a",a) print("bitwise_and",bitwise_and) print("...
cv2.imshow('and-juzicode',img_ret1) img_ret2 = cv2.bitwise_or(img1,(0x0f,0x0f,0x0f))print('img_ret2[161,199]:',img_ret2[161,199]) cv2.imshow('or-juzicode',img_ret2) img_ret3 = cv2.bitwise_xor(img1,0xf0)print('img_ret3[161,199]:',img_ret3[161,199]) ...
cv2.bitwise_not(cv2.cvtColor(cropped_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)), cv2.TM_CCOEFF_NORMED ) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) x, y = max_loc x, y = x + 20, y + 20 经过验证,现在的识别就能正常过点...
bit_img=cv2.bitwise_and(img,img,mask=erode)#用与运算提取前景 cv2.imshow('coins',img) cv2.imshow('erode',erode) cv2.imshow('bit_img',bit_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 结果如下: 可以基本实现前景硬币提取,但是硬币连接处边缘过度不平滑,用分水岭算法进行处理。
我们使用 OpenCV 中的 cv2.warpAffine 函数来应用仿射变换: cv2.warpAffine(src, M, dsize, dst, flags=INTER_LINEAR,borderMode=BORDER_CONSTANT, borderValue=0) 参数 src:应用变换的源图像。 M:变换矩阵。 dsize:输出图像的大小: 输出图像的大小。