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 ...
res = cv2.matchTemplate( strong_contrast_bg, 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 + ...
一、基本函数 1. plt.plot 2. plt.text 3. 设置刻度 4. 设置坐标 5.设置网格 二、绘制折线图 三、绘制散点图 四、绘制柱状图 五、绘制双坐标图 一、基本函数 1. plt.plot 2. plt.text 3. 设置刻度 AI检测代码解析 # 网格样式线型,网格颜色,网格透明度 plt.xticks(np.linspace(0,epochs,11), size ...
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(...
mask = cv2.inRange(HSV, lower, upper) #查找处于范围区间的 mask = 255-mask #留下铝材区域 output = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) #获取铝材区域 #bgroutput = cv2.cvtColor(output,cv2.COLOR_HSV2BGR) # 展示图片 cv2.imshow("images", np.hstack([img, output])) ...
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。
然后,我们使用cv2.bitwise_and函数根据这个掩模从image2中提取相应区域,并将其叠加到image1上。百度智能云文心快码(Comate)的实时错误提示和代码优化建议功能,可以帮助你避免在编写此类复杂代码时犯下常见的错误。 结论 通过图像叠加、图像融合和Mask掩模技术,我们可以在Python OpenCV中灵活地合并多个图像。每种方法都有...
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: ...
import cv2import numpy as npflower = cv2.imread("amygdalus triloba.png") # 花原始图像mask = np.zeros(flower.shape, np.uint8) # 与花图像大小相等的掩模图像mask[120:180, :, :] = 255 # 横着的白色区域mask[:, 80:180, :] = 255 # 竖着的白色区域img = cv2.bitwise_and(flower, mask) ...
mask_gray = cv2.bitwise_and(img_gray,mask) #图像与mask做与运算,获取图像的roi部分 cv2.imshow('img',img_gray) cv2.imshow('mask',mask) cv2.imshow('mask_gray',mask_gray) hist = cv2.calcHist([img_gray],[0],None,[256],[0,255]) #统计直方图数据 hist_mask = cv2.calcHist([img_gray...