cv2.bitwise_and操作可用于掩膜,只保留掩码内的区域,将掩码区域外的部分置为0(黑色)。 cv2.bitwise_not操作用于翻转掩码中的像素,将白色变为黑色,黑色变为白色。 2.2掩码操作效果 当结合原图和掩码进行位运算时,掩码的白色区域定义了原图中应当被修改或保留的像素。 2.3 应用场景 在图像处理中,你可以使用掩码对图...
cv2.rectangle(mask, (center_x - rect_width // 2, center_y - rect_height // 2), (center_x + rect_width // 2, center_y + rect_height // 2), (255), -1) # 使用cv2.bitwise_and()结合原图像和掩码 result_image = cv2.bitwise_and(image, image, mask=mask) # 定义四个标题,分别...
maxval:当像素值超过了阈值(或者小于阈值,根据type来决定),所赋予的值,与函数cv2.threshold相同 thresh_type: 阈值的计算方法,包含以下2种类型:cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C; cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C type:二值化操作的类型,与固定阈值函数相同,包含以下5种类型: cv2.THRESH_BINARY; cv2.THRESH_BINARY_INV...
bitwiseAnd = cv2.bitwise_and(rectangle,circle) cv2.imshow("And",bitwiseAnd) bitwiseOr = cv2.bitwise_or(rectangle,circle) cv2.imshow("OR",bitwiseOr) bitwiseXor = cv2.bitwise_xor(rectangle,circle) cv2.imshow("XOR",bitwiseXor) bitwiseNot = cv2.bitwise_not(rectangle) cv2.imshow("Not",bitwise...
bitwise_and函数用于对两个图像进行按位与操作。函数原型如下: cv2.bitwise_and(src1,src2[,dst[,mask]]) 1. src1:第一个输入图像。 src2:第二个输入图像。 dst:输出图像,可选参数。 mask:掩模,可选参数。 importcv2importnumpyasnp# 读取两张图像image1=cv2.imread('image1.jpg')image2=cv2.imread(...
import cv2 as cvimport numpy as np#逻辑运算def logicDemo(m1, m2): # dst = cv.bitwise_and(m1, m2) #逻辑与运算 像素二进制,0和1运算 # dst = cv.bitwise_or(m1, m2) #逻辑或运算 # img=cv.imread("D:/openCV_image/image/19_1.png") ...
图像与运算cv2.bitwise_and,图像或运算cv2.bitwise_or,图像非运算cv2.bitwise_not与图像异或运算cv2.bitwise_xor。 图像与运算-cv2.bitwise_and(src1, src2, dst=None, mask=one) 图像或运算-cv2.bitwise_or(src1, src2, dst=None, mask=None)
cv2.bitwise_and(src1, src2,mask) 作用:对二进制数据进行“与”操作,即对图像(灰度图像或彩色图像均可)每个像素值进行二进制“与”操作,1&1=1,1&0=0,0&1=0,0&0=0, 这个里面的掩膜非常有用,我们细说一下。 在彻底学习演膜之前,需要接触一个新的概念,又要学习新东西啦。
res = cv2.bitwise_and(img,img, mask = skin) return res def B(img): #binaryimg = cv2.Canny(Laplacian, 50, 200) #二值化,canny检测 h = cv2.findContours(img,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) #寻找轮廓 contour = h[0]
1 opencv学习中常常需要画面叠加，opencv提供了很好的按位运算函数函数提供给我们调用。不用另外装模块。本文提供按位与，或，非，异或的使用。cv.bitwise_andcv.bitwise_orcv.bitwise_notcv.bitwise_xor下图为圆和矩形异或生成结果 2 import cv2 as cvimport numpy as npimport copy先初始化工作，生成两个图，一...