初始化读取图像创建掩膜应用掩膜显示保存结果 结尾 通过上述步骤,你应该能够熟练地使用 Python 的 OpenCV 库实现图像的掩膜处理。掩膜在计算机视觉的许多应用中有广泛的用途,比如对象检测、图像分割等。随着你对 OpenCV 的理解加深,探索更复杂的掩膜操作以及其他图像处理技术将会是一个令人兴奋的旅程!希望这些内容能帮助你...
因此,创建一个矩形框或者矩形是一定要当心,注意是以宽和高来定义,与前面的创建窗口使用的行和列有所不同。 测试程序: #include <opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> using namespace cv; void test() { Mat SrcImag...
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...
在小强学Python+OpenCV之-1.4.2裁剪一节,我们使用的是numpy数组切片功能实现图片区域的裁剪。 那么,如果我们想要裁剪图像中任意形状的区域时,应该怎么办呢? 答案是,使用掩膜(masking)。 但是这一节我们先看一下掩膜的基础。图像的位运算。 代码 编写python脚本masking.py如下: # 导入库 import numpy as np import...
img2 = cv2.imread('opencv-logo-white.png') res = cv2.addWeighted(img1, 0.6, img2, 0.4, 0) 按位操作 cv2.bitwise_and(), cv2.bitwise_not(), cv2.bitwise_or(), cv2.bitwise_xor()分别执行按位与/或/非/异或运算。掩膜就是用来对图片进行全局或局部的遮挡。
近来学到opencv掩膜,网上看了不少资料,终于有小小心得,现记下与大家分享。我本外行,对很多大牛在网上写的东西,研究了很久,始终觉得不能通俗理解,所以自己花了两天才把它弄懂。 先来两张图: 我们要把logo图贴到美女图的右下角,应该怎么做呢?直接上思路图: ...
1#图像的掩膜处理提高对比度2importcv23importnumpy as np45img = cv2.imread("C:\\Users\\computer\\Desktop\\1.jpg",0)67#kernel = [[0]*3]*38#获得图像的大小矩阵9rows,cols =img.shape10#重新生成一个全黑色的图像11newimg = np.zeros(img.shape,dtype =np.uint8)12#进行复制重新绘图13forrin...
img1 = cv2.imread('lena.jpg')img2 = cv2.imread('opencv-logo-white.png') #把logo放在左上角,所以我们只关心这一块区域rows, cols = img2.shape[:2]roi = img1[:rows, :cols] # 创建掩膜img2gray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)ret, mask = cv2.threshold(img2gray, 10, 255...
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" ...