python opencv mask掩膜 opencv 矩阵掩膜操作 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...
现在可以将掩膜应用到图像上。我们将使用OpenCV的位运算功能。以下是应用掩膜的代码: # 应用掩膜result=cv2.bitwise_and(image,mask)# 此处的bitwise_and操作是将原始图像与掩膜进行逐像素“与”运算 1. 2. 3. 4. 4. 显示结果 最后一步是将原始图像、掩膜以及结果显示出来。我们可以使用OpenCV的imshow方法。 # ...
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...
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...
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、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" ...
不过，在OpenCV中，我们可以使用现成的函数来实现泊松融合，比如cv2.seamlessClone()。1python复制代码 2# 读取前景图像、背景图像和前景图像的掩膜 3 foreground = cv2.imread('path/to/your/foreground.png') 4 background = cv2.imread('path/to/your/background.jpg') 5 mask = cv2.imread('path...
3 进行膨胀处理：b=cv2.dilate(a,kernel,iterations=3)4 进行距离变换：d=cv2.distanceTransform(a,cv2.DIST_L2 ,5)ret,f=cv2.threshold(d,0.7*d.max(),255,0)5 f=np.uint8(f)u=b-f这是图像相减的结果。6 用分水岭算法制作掩膜：ret,m=cv2.connectedComponents(f)m=m+1m[u==255]=0m = cv2....
在使用opencv制作图像透明遮盖(掩膜)的时候,发现使用PPT保存的png图片不是透明的,带有的颜色会遮住背景。 输出图像后发现,ppt保存的png图片中,透明区域的三通道像素为129,129,129,导致不能透明,使用opencv处理: img=cv2.imread('test.png')#修改ppt保存的图片为透明色print(img,img.shape)foriinrange(img.shape...